有那位大神使用过tensorflow-textsum来做文本摘要么？求指教？
好的，很高兴能和你交流关于使用 TensorFlowTextSum 进行文本摘要的经验。我也是从一个新手摸索过来的，遇到过不少坑，但最终还是摸清了门道。我会尽量把我所知道的、用过的都给你讲明白，希望能帮到你少走弯路。
先来个概览：TensorFlowTextSum 是什么？
简单来说，TensorFlowTextSum 是 Google 开源的一个基于 TensorFlow 的文本摘要库。它主要实现了两种经典的文本摘要模型：
1. Abstractive Summarization（抽取式摘要）： 这种模型更像我们人类写摘要的方式，它会理解原文的意思，然后用自己的话重新组织、概括出核心内容，可能会用到原文中没有的词语。
2. Extractive Summarization（生成式摘要）： 这种模型则是在原文中找出最重要的句子，然后将它们拼接起来，形成摘要。它不会创造新词或句子。
TensorFlowTextSum 主要关注的是生成式摘要，特别是基于 PointerGenerator Networks (PGN) 的模型。PGN 模型之所以强大，是因为它结合了 seq2seq 的生成能力和“指针”机制，使得模型既能从原文复制词语，又能自由生成新词。
为什么选择 TensorFlowTextSum？
成熟的实现： 它基于 TensorFlow，是一个比较成熟且有一定研究基础的实现。这意味着它已经过验证，并且有对应的论文和代码支持。
PGN 模型： PGN 是生成式摘要领域的一个重要里程碑，理解和应用 PGN 能让你对这个领域有更深入的认识。
灵活性： 虽然是库，但它的代码结构相对清晰，对于有一定 TensorFlow 基础的人来说，是可以进行修改和定制的。
上手实践：从数据到模型训练
要使用 TensorFlowTextSum，你需要经历几个关键步骤：
第一步：准备数据
这是任何机器学习项目中最关键的一步。你需要成对的“原文摘要”数据集。
数据格式： TensorFlowTextSum 通常需要你将数据处理成 TFRecord 格式。这是一种高效的 TensorFlow 数据存储格式。你可能需要写一些 Python 脚本来读取你的原始数据（比如 .txt 文件、CSV 文件等），然后将其转换成 TFRecord。
数据集来源：
标准数据集： CNN/Daily Mail 是最常用的文本摘要数据集之一，也是 TensorFlowTextSum 官方推荐和测试的数据集。Gigaword 也是一个选择。
自定义数据集： 如果你有自己特定领域的文档和摘要，你需要自己收集和标注。这通常是最耗时但也是最有价值的步骤。
数据预处理：
分词（Tokenization）： 将文本分割成词语或子词。TensorFlowTextSum 通常使用 SentencePiece 或者 WordPiece。你可以选择使用预训练好的分词器，或者自己训练一个。
构建词汇表（Vocabulary Building）： 将所有训练数据中出现过的词语收集起来，建立一个词到索引（index）的映射。你需要设定一个词汇量大小，只保留出现频率最高的词语，其余的用 UNK（未知词）表示。
填充（Padding）： 由于模型的输入需要固定长度的序列，所以需要将短的序列用特殊的 PAD 标记填充到最大长度，或者将长的序列截断到最大长度。
特殊标记： 需要添加一些特殊标记，例如：
`` 或 ``: 序列开始标记。
` ` 或 ``: 序列结束标记。
``: 未知词标记。
``: 填充标记。
``: 分隔符，用于区分原文和摘要。
第二步：配置模型和参数
TensorFlowTextSum 的配置通常通过 Python 文件进行。你需要调整的模型参数包括：
模型架构参数：
`hidden_dim`: RNN（LSTM 或 GRU）的隐藏层维度。
`emb_dim`: 词嵌入的维度。
`num_layers`: RNN 的层数。
`vocab_size`: 词汇表大小。
`max_enc_steps`: 最大编码器（原文）序列长度。
`max_dec_steps`: 最大解码器（摘要）序列长度。
`beam_size`: 集束搜索（beam search）的宽度，用于在生成摘要时探索更多可能的序列。
`pointer_gen`: 是否启用指针生成器机制。
`is_coverage`: 是否启用覆盖率（coverage）机制，这有助于避免重复生成相同的词。
训练参数：
`learning_rate`: 学习率。
`batch_size`: 训练批次大小。
`num_epochs`: 训练轮数。
`optimizer`: 优化器类型（如 Adam）。
`lr_decay_rate`, `lr_decay_step`: 学习率衰减策略。
数据路径： 指定训练集、验证集和测试集的 TFRecord 文件路径。
模型保存路径： 指定训练好的模型 checkpoints 的保存位置。
第三步：训练模型
训练过程主要是运行 TensorFlow 的训练脚本，并传入你的配置文件。
命令示例（大致）：
```bash
python train.py config_file=path/to/your_config.py
```
这里的 `train.py` 是 TensorFlowTextSum 提供的训练脚本。你需要根据你的具体项目修改它。
监控训练： 关注训练过程中的损失函数（loss）和一些评价指标（如 ROUGE 分数，如果你的训练脚本集成了的话）。如果验证集上的指标没有提升或者开始下降，可能需要停止训练以避免过拟合。
GPU 加速： 文本摘要模型通常计算量很大，强烈建议使用 GPU 进行训练。确保你的 TensorFlow 环境已经正确配置了 GPU 支持。
第四步：评估和推理（生成摘要）
模型训练完成后，就可以用它来生成新的摘要了。
评估： 使用测试集来评估模型的性能。常用的评价指标是 ROUGE（RecallOriented Understudy for Gisting Evaluation）。ROUGE1, ROUGE2, ROUGEL 是最常见的。你可以编写脚本来计算 ROUGE 分数。
推理（生成摘要）： TensorFlowTextSum 提供了推理脚本。你需要加载训练好的模型 checkpoints，然后输入原文，模型就会输出生成的摘要。
集束搜索（Beam Search）： 这是生成式模型中非常重要的一步。它不是简单地选择当前概率最大的词，而是同时保留 k 个最有可能的候选序列，并在下一步基于这 k 个序列进行扩展，最终选择最优的序列作为摘要。`beam_size` 参数在这里起作用。
指针机制的应用： 在生成过程中，模型会根据当前状态决定是直接生成词汇表中的词，还是从原文中复制一个词。
使用过程中可能遇到的问题和建议：
1. 数据量不足： 这是最常见的问题。如果你的数据集太小，模型很难学到好的摘要能力。考虑数据增强或者寻找更大的公开数据集。
2. 过拟合： 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。可以尝试：
正则化： Dropout, L2 正则化。
早停（Early Stopping）： 在验证集上效果不再提升时停止训练。
减小模型复杂度： 降低 `hidden_dim`, `emb_dim` 等。
3. 生成摘要质量不高：
检查预处理： 分词是否正确？特殊标记是否添加完整？填充是否合理？
调整模型超参数： 尝试不同的 `hidden_dim`, `emb_dim`, `num_layers`, `beam_size`, `learning_rate` 等。
覆盖率机制： 确保 `is_coverage=True`，这对于避免重复非常有帮助。
训练时间： 确保模型有足够的时间和数据进行训练。
数据集特性： 如果你的数据集的摘要风格与 CNN/Daily Mail 相差很大，可能需要更仔细的调参。
4. 环境配置： TensorFlow 和相关的依赖库（如 NumPy, NLTK, SentencePiece）版本兼容性需要注意。
5. 代码理解： TensorFlowTextSum 的代码量不算小，理解其核心逻辑（如 `model.py`, `train.py`, `data_utils.py`）非常有帮助。你可以先关注 `AbstractiveSummarizer` 类，以及 PGN 的实现部分。
6. POC (Proof of Concept)： 在尝试大规模训练之前，可以先用一个小规模的数据集（比如 10005000 对）快速跑一个训练流程，验证整个流程是否通畅，以及能否得到一个初步可用的模型。
7. TensorFlow 版本： 确保你使用的 TensorFlow 版本与 TensorFlowTextSum 的代码是兼容的。它主要是为 TensorFlow 1.x 设计的，但也可以在 TensorFlow 2.x 中通过兼容模式运行，不过可能需要一些小调整。
更深入的探索：
PointerGenerator Networks (PGN) 的原理： 强烈建议阅读原论文 "Get To The Point: Summarization with PointerGenerator Networks"。理解它的 attention 机制和生成/复制概率的结合，是掌握这个库的关键。
覆盖率机制： 论文 "A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization" 提到了覆盖率的概念，它追踪已经覆盖过的词，以减少重复。
集束搜索（Beam Search）： 学习集束搜索的工作原理，以及如何调整 `beam_size` 来权衡摘要的质量和生成速度。
ROUGE 指标： 了解 ROUGE 指标的计算方式，以及它为什么是衡量文本摘要质量的标准。
举个“例子”来帮助理解：
假设我们要对新闻文章生成摘要。
1. 数据： 我们收集了大量的“新闻文章新闻标题”对，比如：
文章： "印度南部一名女子因感染H1N1病毒死亡，这是该地区今年首例死亡病例。官员们说，死者是一名中年妇女，她已经患有其他疾病。卫生部门正在追踪与她有过密切接触的人员，并建议公众保持良好的卫生习惯。"
摘要： "印度南部一女子感染H1N1死亡"
2. 预处理：
将文章和摘要分词，并构建词汇表。
将它们转换为 TFRecord 格式，并添加特殊标记，比如：
` 印度南部一名女子因感染 H1N1 病毒死亡 ， 这是 该地区 今年 首例 死亡 病例 。 官员们 说 ， 死者 是 一名 中年 妇女 ， 她 已经 患有 其他 疾病 。 卫生 部门 正在 追踪 与 她 有过 密切 接触 的 人员 ， 并 建议 公众 保持 良好 的 卫生 习惯 。 印度南部 一 女子 感染 H1N1 死亡 `
3. 模型训练：
配置 `config.py` 文件，指定上述数据的路径，设置 `hidden_dim=256`, `emb_dim=128`, `vocab_size=50000`, `max_enc_steps=200`, `max_dec_steps=50`, `beam_size=4` 等。
运行训练脚本。模型会根据原文和摘要来学习如何生成摘要。在生成摘要时，PGN 模型会学习什么时候应该从词汇表中选择一个词（比如“印度南部一女子”），什么时候应该从原文中复制一个词（比如当原文出现一个重要的短语，模型可以通过指针机制直接“拿过来”用）。
4. 生成摘要：
输入另一篇关于印度疫情的文章。
模型会输出一个摘要，比如：“印度一名女子 H1N1 死亡”。
总结一下核心要点：
数据质量是关键。
理解 PGN 模型和指针机制是核心。
仔细配置参数，尤其是在超参数调优上。
关注训练过程和评估指标（ROUGE）。
耐心和实验是必须的。
如果你在实践过程中遇到具体的问题，比如某个函数报错、某个参数不明白，或者训练效果不佳，随时可以再问我，我们一起探讨。希望我的这些经验能对你有所帮助！祝你实验顺利！
先来个概览：TensorFlowTextSum 是什么？
简单来说，TensorFlowTextSum 是 Google 开源的一个基于 TensorFlow 的文本摘要库。它主要实现了两种经典的文本摘要模型：
1. Abstractive Summarization（抽取式摘要）： 这种模型更像我们人类写摘要的方式，它会理解原文的意思，然后用自己的话重新组织、概括出核心内容，可能会用到原文中没有的词语。
2. Extractive Summarization（生成式摘要）： 这种模型则是在原文中找出最重要的句子，然后将它们拼接起来，形成摘要。它不会创造新词或句子。
TensorFlowTextSum 主要关注的是生成式摘要，特别是基于 PointerGenerator Networks (PGN) 的模型。PGN 模型之所以强大，是因为它结合了 seq2seq 的生成能力和“指针”机制，使得模型既能从原文复制词语，又能自由生成新词。
为什么选择 TensorFlowTextSum？
成熟的实现： 它基于 TensorFlow，是一个比较成熟且有一定研究基础的实现。这意味着它已经过验证，并且有对应的论文和代码支持。
PGN 模型： PGN 是生成式摘要领域的一个重要里程碑，理解和应用 PGN 能让你对这个领域有更深入的认识。
灵活性： 虽然是库，但它的代码结构相对清晰，对于有一定 TensorFlow 基础的人来说，是可以进行修改和定制的。
上手实践：从数据到模型训练
要使用 TensorFlowTextSum，你需要经历几个关键步骤：
第一步：准备数据
这是任何机器学习项目中最关键的一步。你需要成对的“原文摘要”数据集。
数据格式： TensorFlowTextSum 通常需要你将数据处理成 TFRecord 格式。这是一种高效的 TensorFlow 数据存储格式。你可能需要写一些 Python 脚本来读取你的原始数据（比如 .txt 文件、CSV 文件等），然后将其转换成 TFRecord。
数据集来源：
标准数据集： CNN/Daily Mail 是最常用的文本摘要数据集之一，也是 TensorFlowTextSum 官方推荐和测试的数据集。Gigaword 也是一个选择。
自定义数据集： 如果你有自己特定领域的文档和摘要，你需要自己收集和标注。这通常是最耗时但也是最有价值的步骤。
数据预处理：
分词（Tokenization）： 将文本分割成词语或子词。TensorFlowTextSum 通常使用 SentencePiece 或者 WordPiece。你可以选择使用预训练好的分词器，或者自己训练一个。
构建词汇表（Vocabulary Building）： 将所有训练数据中出现过的词语收集起来，建立一个词到索引（index）的映射。你需要设定一个词汇量大小，只保留出现频率最高的词语，其余的用 UNK（未知词）表示。
填充（Padding）： 由于模型的输入需要固定长度的序列，所以需要将短的序列用特殊的 PAD 标记填充到最大长度，或者将长的序列截断到最大长度。
特殊标记： 需要添加一些特殊标记，例如：
`
`
`
`
`
第二步：配置模型和参数
TensorFlowTextSum 的配置通常通过 Python 文件进行。你需要调整的模型参数包括：
模型架构参数：
`hidden_dim`: RNN（LSTM 或 GRU）的隐藏层维度。
`emb_dim`: 词嵌入的维度。
`num_layers`: RNN 的层数。
`vocab_size`: 词汇表大小。
`max_enc_steps`: 最大编码器（原文）序列长度。
`max_dec_steps`: 最大解码器（摘要）序列长度。
`beam_size`: 集束搜索（beam search）的宽度，用于在生成摘要时探索更多可能的序列。
`pointer_gen`: 是否启用指针生成器机制。
`is_coverage`: 是否启用覆盖率（coverage）机制，这有助于避免重复生成相同的词。
训练参数：
`learning_rate`: 学习率。
`batch_size`: 训练批次大小。
`num_epochs`: 训练轮数。
`optimizer`: 优化器类型（如 Adam）。
`lr_decay_rate`, `lr_decay_step`: 学习率衰减策略。
数据路径： 指定训练集、验证集和测试集的 TFRecord 文件路径。
模型保存路径： 指定训练好的模型 checkpoints 的保存位置。
第三步：训练模型
训练过程主要是运行 TensorFlow 的训练脚本，并传入你的配置文件。
命令示例（大致）：
```bash
python train.py config_file=path/to/your_config.py
```
这里的 `train.py` 是 TensorFlowTextSum 提供的训练脚本。你需要根据你的具体项目修改它。
监控训练： 关注训练过程中的损失函数（loss）和一些评价指标（如 ROUGE 分数，如果你的训练脚本集成了的话）。如果验证集上的指标没有提升或者开始下降，可能需要停止训练以避免过拟合。
GPU 加速： 文本摘要模型通常计算量很大，强烈建议使用 GPU 进行训练。确保你的 TensorFlow 环境已经正确配置了 GPU 支持。
第四步：评估和推理（生成摘要）
模型训练完成后，就可以用它来生成新的摘要了。
评估： 使用测试集来评估模型的性能。常用的评价指标是 ROUGE（RecallOriented Understudy for Gisting Evaluation）。ROUGE1, ROUGE2, ROUGEL 是最常见的。你可以编写脚本来计算 ROUGE 分数。
推理（生成摘要）： TensorFlowTextSum 提供了推理脚本。你需要加载训练好的模型 checkpoints，然后输入原文，模型就会输出生成的摘要。
集束搜索（Beam Search）： 这是生成式模型中非常重要的一步。它不是简单地选择当前概率最大的词，而是同时保留 k 个最有可能的候选序列，并在下一步基于这 k 个序列进行扩展，最终选择最优的序列作为摘要。`beam_size` 参数在这里起作用。
指针机制的应用： 在生成过程中，模型会根据当前状态决定是直接生成词汇表中的词，还是从原文中复制一个词。
使用过程中可能遇到的问题和建议：
1. 数据量不足： 这是最常见的问题。如果你的数据集太小，模型很难学到好的摘要能力。考虑数据增强或者寻找更大的公开数据集。
2. 过拟合： 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。可以尝试：
正则化： Dropout, L2 正则化。
早停（Early Stopping）： 在验证集上效果不再提升时停止训练。
减小模型复杂度： 降低 `hidden_dim`, `emb_dim` 等。
3. 生成摘要质量不高：
检查预处理： 分词是否正确？特殊标记是否添加完整？填充是否合理？
调整模型超参数： 尝试不同的 `hidden_dim`, `emb_dim`, `num_layers`, `beam_size`, `learning_rate` 等。
覆盖率机制： 确保 `is_coverage=True`，这对于避免重复非常有帮助。
训练时间： 确保模型有足够的时间和数据进行训练。
数据集特性： 如果你的数据集的摘要风格与 CNN/Daily Mail 相差很大，可能需要更仔细的调参。
4. 环境配置： TensorFlow 和相关的依赖库（如 NumPy, NLTK, SentencePiece）版本兼容性需要注意。
5. 代码理解： TensorFlowTextSum 的代码量不算小，理解其核心逻辑（如 `model.py`, `train.py`, `data_utils.py`）非常有帮助。你可以先关注 `AbstractiveSummarizer` 类，以及 PGN 的实现部分。
6. POC (Proof of Concept)： 在尝试大规模训练之前，可以先用一个小规模的数据集（比如 10005000 对）快速跑一个训练流程，验证整个流程是否通畅，以及能否得到一个初步可用的模型。
7. TensorFlow 版本： 确保你使用的 TensorFlow 版本与 TensorFlowTextSum 的代码是兼容的。它主要是为 TensorFlow 1.x 设计的，但也可以在 TensorFlow 2.x 中通过兼容模式运行，不过可能需要一些小调整。
更深入的探索：
PointerGenerator Networks (PGN) 的原理： 强烈建议阅读原论文 "Get To The Point: Summarization with PointerGenerator Networks"。理解它的 attention 机制和生成/复制概率的结合，是掌握这个库的关键。
覆盖率机制： 论文 "A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization" 提到了覆盖率的概念，它追踪已经覆盖过的词，以减少重复。
集束搜索（Beam Search）： 学习集束搜索的工作原理，以及如何调整 `beam_size` 来权衡摘要的质量和生成速度。
ROUGE 指标： 了解 ROUGE 指标的计算方式，以及它为什么是衡量文本摘要质量的标准。
举个“例子”来帮助理解：
假设我们要对新闻文章生成摘要。
1. 数据： 我们收集了大量的“新闻文章新闻标题”对，比如：
文章： "印度南部一名女子因感染H1N1病毒死亡，这是该地区今年首例死亡病例。官员们说，死者是一名中年妇女，她已经患有其他疾病。卫生部门正在追踪与她有过密切接触的人员，并建议公众保持良好的卫生习惯。"
摘要： "印度南部一女子感染H1N1死亡"
2. 预处理：
将文章和摘要分词，并构建词汇表。
将它们转换为 TFRecord 格式，并添加特殊标记，比如：
`
3. 模型训练：
配置 `config.py` 文件，指定上述数据的路径，设置 `hidden_dim=256`, `emb_dim=128`, `vocab_size=50000`, `max_enc_steps=200`, `max_dec_steps=50`, `beam_size=4` 等。
运行训练脚本。模型会根据原文和摘要来学习如何生成摘要。在生成摘要时，PGN 模型会学习什么时候应该从词汇表中选择一个词（比如“印度南部一女子”），什么时候应该从原文中复制一个词（比如当原文出现一个重要的短语，模型可以通过指针机制直接“拿过来”用）。
4. 生成摘要：
输入另一篇关于印度疫情的文章。
模型会输出一个摘要，比如：“印度一名女子 H1N1 死亡”。
总结一下核心要点：
数据质量是关键。
理解 PGN 模型和指针机制是核心。
仔细配置参数，尤其是在超参数调优上。
关注训练过程和评估指标（ROUGE）。
耐心和实验是必须的。
如果你在实践过程中遇到具体的问题，比如某个函数报错、某个参数不明白，或者训练效果不佳，随时可以再问我，我们一起探讨。希望我的这些经验能对你有所帮助！祝你实验顺利！
网友意见
2020年4月7日更新
感谢大家来咨询我相关问题，但很遗憾我目前已经不再从事自然语言处理领域，所以恐怕不能提供太多的帮助。当时这个项目只是我实习期间的一个实验，之所以选取Textsum，是考虑到它是一个很经典的模型。然而这个经典的模型年代过于古老，很难复现，而且复现的最终结果也很差。我使用的是英文的CNN数据集替代了论文中的Gigaword，和Surmenok一样，最终结果中会出现很多<UNK>，几乎不成语句。如果使用中文数据集，估计结果会更差，因为中文的分词特征会丢失一部分信息吧。所以不建议大家再纠结于这个模型。
由于这几个月在做网站的升级维护，所以之前的那个Textsum运行录的系列文章搬运到CSDN上了，如下：自然语言处理大纲 - CSDN博客
另外我当时实习的搭档复现了Pointer-Generator的模型，使用的是中文的新闻数据集（可能是搜狗公开的数据集，我记不太清了，是从短新闻中提取一句话标题）。博客可以参考：论文复现，代码是这个：Pointer-Generator。复现过程中也遇到了一些环境问题，但相对难度较低，复现结果效果不错，ROUGE值较高。更多的信息我也不清楚，他当时也没有进行实验记录。
那个开源项目的版本兼容性问题比较大，我最近正在跑这个模型，你可以参考我的博客：Textsum 运行录，另外我主要参考的也是这篇博客How to Run Text Summarization with TensorFlow。作者Surmenok是我在网上见到的少数的跑通这个代码的人，但是他所提供的数据处理还是稍有问题，目前我正在处理CNN的数据。
希望能帮到你。我也是文本摘要领域的小白，如有不合理的地方，请在评论区斧正，谢谢
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