（一）选题背景

互联网时代飞速发展，我们经常迷失在浩瀚的信息河流之中。伴随自从Transformer被提出以来，这种基于注意力机制的神经网络在许多领域都取得了巨大的成功。

Transformer中的编码器部分在学习单词与单词之间的交互信息方面具有很强的能力。目前，学术界已知的的研究成果表明，Transformer这一架构可以在图像、视频、音频等多个领域达到良好的性能，同时它对不同类型的数据的信息提取过程更加的一般化。其提取信息的能力不够精准，需要进行大量的数据训练才能够挖掘出模型自身最优的性能。在自然语言处理等领域中，许多的模型也都是基于Transformer中编码器和解码器的结构进行设计的。

（二）选题意义

伴随着互联网的飞速发展，信息呈爆炸式增长。网络上信息纷杂，我们搜索有用信息的过程也变得更加费时费力。基于Transformer的文本摘要系统设计与实现让我们能够更加高效地获取所需要的信息，将复杂冗长的文本简要地概括中心，能为大家节省很多的阅读时间。

 

二、国内外研究现状

国内研究现状

从Transformer被提出以后，这种基于注意力机制的神经网络在许多领域都取得了很大的成功。而我们的设计基于 Transformer 的文本摘要系统设计与实现，其中包含了自然语言处理，自然语言处理是计算机科学中深度学习领域的一个分支，目的是使计算机能够理解、解析或生成人类语言(包括文字、音频等)。进几年，随着深度学习技术的发展和大量文本摘要数据集的出现，基于神经网络的序列到序列文本摘要模型取得了优秀的效果，其中的代表性模型有ABS，CopyNet，PGN等。【1】文献【2】提出一种完全由注意力机制构建的序列到序列模型 Transformer，可以在整个输入文本上进行上下文建模，极大提高了文本摘要模型的效果。

国外研究现状

早期，国外学者在文本摘要领域主要采用基于规则和统计的方法。如IBM研究团队提出的基于词频、位置等统计信息的摘要算法，通过提取高频词和关键位置的句子生成摘要，但这种方法缺乏对语义的深入理解，摘要质量有限。【3】随着深度学习的兴起，谷歌等公司的研究人员率先将Transformer应用于自然语言处理任务，并逐渐拓展到文本摘要领域。他们在原始Transformer架构基础上进行改进，如优化注意力机制的计算方式，提高模型对文本语义的捕捉能力。【4】一些研究聚焦于利用大规模预训练语言模型（如 GPT、BERT 等）进行文本摘要，通过在特定摘要数据集上微调预训练模型，取得了较好的效果。例如，OpenAI 的研究人员在 GPT 模型基础上，针对摘要任务设计特定的训练策略，使模型生成的摘要在连贯性和准确性上有显著提升。

此外，在多语言文本摘要方面，微软研究院开展了相关研究，致力于构建能够处理多种语言文本的统一摘要模型，利用多语言语料库进行训练，实现跨语言的文本摘要功能，为全球化信息处理提供支持。

三、研究的内容、研究思路、研究方法、拟解决的主要问题及措施

（一）研究内容

利用Transformer模型设计一个文本摘要系统，包括文本预处理、特征提取和摘要生成。1.收集并标注大量文本数据，建立训练数据集。2.设计并实现基于Transformer的文本摘要模型。3.优化特征提取和摘要生成算法，提高摘要的质量和准确性。4.在多种文本数据集上进行测试和验证，评估系统的性能。

（二）研究思路（方案）

1.收集并标注大量文本数据，建立训练数据集

数据收集：

多源采集：从丰富多样的渠道收集文本，如各大新闻媒体官网获取时事新闻类文本，学术数据库收集专业论文内容，社交媒体平台抓取用户发布的各类短文等，确保文本覆盖不同主题、风格和语言表达习惯，使训练出的系统具备广泛适用性。

规模考量：尽力收集足够大量的数据，数据量越大，模型越能学习到丰富的语言模式和语义关系，有助于提升摘要系统在各种场景下的性能表现。

文本标注：

制定标注规范：明确标注的标准和要求，例如摘要应准确概括原文的核心主题、关键事实以及重要观点等，规定摘要的大致字数范围，保证标注的一致性和准确性。

人工标注或借助工具：可以组织专业人员进行人工标注，也可以利用一些自动标注工具结合人工审核的方式提高标注效率。

2. 设计并实现基于 Transformer 的文本摘要模型。选择基础架构， 确定模型规模，进行输入输出设计，借助深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）来实现构建好的模型架构。

3.优化特征提取和摘要生成算法，提高摘要的质量和准确性。

4.在多种文本数据集上进行测试和验证，评估系统的性能。

（三）研究方法

1.研究方法

文献研究法：查阅国内外大量关于文本摘要和Transformer模型的相关文献，了解前沿研究成果和发展趋势，为本课题的研究提供理论基础和技术参考。

实验研究法：通过设计和实施一系列对比实验，对改进后的Transformer模型在文本摘要任务中的性能进行测试和分析，验证不同改进策略和技术方法的有效性，以确定最优的模型结构和参数设置。

数据分析方法：运用统计学方法对实验数据进行量化分析，评估模型在各项指标上的表现，深入挖掘数据背后的规律和信息，为模型的优化和改进提供依据，同时结合用户反馈和实际应用案例进行定性分析，从多角度全面评估系统的性能。

2.技术路线

先进行理论研究，掌握自然语言处理、Transformer 模型的相关理论知识，熟悉文本摘要系统的整体架构和技术流程。

接着开展数据收集与预处理工作，构建适合本研究的文本数据集，并对其进行清洗、标注和向量化处理，为模型训练做好准备。

然后基于Transformer架构搭建基础模型，根据研究目标和内容对模型进行改进和优化，通过反复实验训练调整模型参数，使其性能达到最优。比如根据任务的复杂程度和数据规模，确定Transformer模型的超参数，如编码器和解码器的层数、多头注意力的头数、模型隐藏层维度、词向量维度等。例如，常见的Transformer架构可能有6 - 12层编码器和解码器，多头注意力头数为8，隐藏层维度为512或768等。【6】

在模型训练完成后，设计摘要生成算法和后处理机制，将模型集成到完整的文本摘要系统中，并利用评估指标和实际应用场景对系统进行测试和验证。

最后根据评估结果对系统进行进一步优化和完善，总结一下研究成果，撰写论文并进行成果展示。

（四）拟解决的主要问题及措施

1.摘要质量提升问题：生成的摘要可能存在信息不完整、语义不连贯或逻辑混乱等问题。措施是深入研究注意力机制和文本语义理解方法，改进模型结构，使其能更好地捕捉文本的语义关系和逻辑结构；在摘要生成和后处理阶段，设计有效的算法和规则，对摘要进行优化和完善，确保摘要的质量。具体如下；

数据集划分，将预处理后的文本数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数和监控训练过程中的模型性能，测试集用于最终评估模型的性能。

损失函数选择，对于文本摘要任务，常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross - Entropy Loss）。在训练过程中，模型预测摘要单词的概率分布，交叉熵损失函数衡量模型预测的概率分布与真实摘要单词概率分布（通常是one - hot编码）之间的差异，通过最小化这个差异来训练模型。【11】

优化器选择，可以使用Adam或Adagrad等优化器来更新模型的参数。这些优化器能够根据梯度的大小和方向自适应地调整学习率，使模型训练更加高效。在训练过程中，需要设置合适的学习率，通常可以从一个较小的值开始（如0.0001），然后根据训练情况进行调整。在训练过程中，将训练集文本输入Transformer模型的编码器，得到文本的编码表示。然后将编码表示和解码器的初始输入（通常是开始标记）一起输入解码器，解码器逐步生成摘要单词。【10】在每个生成步骤中，计算损失函数并使用优化器更新模型的参数。同时，定期使用验证集评估模型的性能，根据验证集的性能指标（如ROUGE分数）调整模型的超参数，如学习率、批处理大小等，防止过拟合或欠拟合。

摘要生成，对于待摘要的文本，先进行预处理并转换为向量形式，然后输入训练好的Transformer模型。在生成摘要时，可以使用贪心算法（Greedy Algorithm）或束搜索（Beam Search）。贪心算法在每个生成步骤中选择概率最高的单词作为下一个生成的单词；束搜索则会保留每个步骤中概率最高的前k个单词（k为束宽），然后继续生成后续单词，最后从生成的多个候选摘要中选择最优的一个。

后处理，对生成的摘要进行后处理，包括去除多余的标记（如开始标记和填充标记）、调整句子的语法和通顺性（如添加标点符号、调整词序等），使摘要更符合平时的表达习惯。

2. 模型计算效率问题：Transformer 模型在处理长文本和大规模数据时计算复杂度较高，训练和推理时间长。拟采用模型压缩技术，如剪枝、量化等方法，减少模型参数数量，降低计算量；同时，优化模型的实现代码和硬件配置，利用 GPU 并行计算等技术提高计算效率，缩短训练和推理时间。【7】

3. 领域适应性问题：模型在不同领域文本上的表现可能存在差异，特定领域的专业知识和术语难以有效处理。针对此问题，收集和构建领域专用数据集，对模型进行针对性的预训练和微调；在模型中引入领域知识图谱或语义标注信息，增强模型对领域知识的理解和应用能力，提高模型在不同领域的适应性和泛化能力。