基于Python的自然语言处理系列（26）：Get to the Point Summarization

        在本篇文章中，我们将实现经典的"Get to the Point"模型，该模型最初发表于 Get to the Point: Summarization with Pointer-Generator Networks。这是当时最著名的摘要生成模型之一，至今仍有很多人使用其Pointer-Generator架构作为他们模型的一部分。

1. 模型简介

        "Get to the Point" 模型结合了Pointer机制和覆盖率机制，解决了生成式摘要系统中的词汇外词（OOV）问题以及重复生成问题。

        该模型的核心思想是使用Pointer-Generator机制将生成器（Generator）和指针（Pointer）结合，从而在预测新词时可以选择从词汇表中生成词语，或者直接复制文章中的词。覆盖率机制则通过引入覆盖向量，帮助模型避免生成重复内容。

模型总体架构：

2. 模型参数与配置

import torch
import torch.nn.functional as F# 配置参数
beam_size = 4
emb_dim = 128
batch_size = 16
hidden_dim = 256
max_enc_steps = 400
max_dec_steps = 100
vocab_size = 50000lr = 0.15
cov_loss_wt = 1.0
pointer_gen = True
is_coverage = True
max_grad_norm = 2.0

3. 数据准备

        我们使用CNN/DailyMail数据集，首先需要进行数据下载和处理。处理好的数据文件。

数据预处理流程（跳过分词部分）

# 已经过Tokenize的文件，可以直接跳过分词部分
train_data_path  = "data/finished_files/chunked/train_*"
eval_data_path   = "data/finished_files/val.bin"
decode_data_path = "data/finished_files/test.bin"
vocab_path       = "data/finished_files/vocab"

4. 模型结构

4.1 基本模块

        我们为所有模块定义一个基础类BasicModule，其初始化方法采用了截断正态分布来初始化参数。

class BasicModule(nn.Module):def __init__(self, init='uniform'):super(BasicModule, self).__init__()self.init = initdef init_params(self):for param in self.parameters():if param.requires_grad and len(param.shape) > 0:stddev = 1 / math.sqrt(param.shape[0])if self.init == 'uniform':torch.nn.init.uniform_(param, a=-0.05, b=0.05)elif self.init == 'normal':torch.nn.init.normal_(param, std=stddev)elif self.init == 'truncated_n