文本摘要生成：PEGASUS 模型微调与多文档摘要实战

文本摘要生成是自然语言处理（NLP）的核心任务，旨在将长文本压缩为简洁的摘要。PEGASUS（Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization）是一种先进的抽象摘要模型，由Google提出，特别擅长生成流畅、连贯的摘要。在本实战指南中，我将逐步解释如何微调PEGASUS模型，并应用于多文档摘要任务。整个过

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733人浏览 · 2025-10-30 13:00:23

2501_93894661 · 2025-10-30 13:00:23 发布

文本摘要生成：PEGASUS 模型微调与多文档摘要实战

步骤1: PEGASUS模型简介

PEGASUS通过预训练学习摘要能力：它随机移除文档中的句子（称为“gap-sentences”），并训练模型预测这些句子，从而掌握文本压缩技巧。模型结构基于Transformer，优势在于高效处理长文本和生成抽象摘要（即不直接复制原文）。预训练版本在单文档摘要数据集（如CNN/Daily Mail）上表现出色，但通过微调可适应特定领域或多文档任务。

关键公式：在训练中，损失函数通常使用负对数似然损失（negative log-likelihood loss）。对于输入序列$X$和目标摘要$Y$，损失定义为： $$ \mathcal{L} = -\sum_{t=1}^{T} \log P(y_t | y_{<t}, X) $$ 其中$T$是摘要长度，$P$是模型预测的概率分布。

步骤2: PEGASUS模型微调过程

微调（fine-tuning）是将预训练模型适配到新数据集或任务的过程。对于PEGASUS，这涉及在特定摘要数据集上进一步训练，以提升在目标领域（如新闻、医疗或法律文本）的性能。以下是微调的关键步骤和实战代码。

准备数据集：选择一个摘要数据集，例如XSum（单文档摘要）或自定义多文档数据。数据集应包括源文档和参考摘要。
加载预训练模型：使用Hugging Face Transformers库加载PEGASUS基础模型。
训练配置：设置训练参数（如学习率、批次大小），并使用PyTorch或TensorFlow后端。
微调训练：在数据集上运行训练循环，优化模型权重。

以下是一个完整的Python代码示例，展示如何在单文档数据集上微调PEGASUS模型。假设您已安装库：pip install transformers datasets torch。

from transformers import PegasusForConditionalGeneration, PegasusTokenizer, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset
import torch

# 步骤1: 加载数据集（以XSum数据集为例）
dataset = load_dataset("xsum")
train_dataset = dataset["train"].select(range(1000))  # 为简化，取1000个样本
eval_dataset = dataset["validation"].select(range(100))

# 步骤2: 加载PEGASUS模型和分词器
model_name = "google/pegasus-xsum"
tokenizer = PegasusTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = PegasusForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

# 步骤3: 预处理数据函数
def preprocess_function(examples):
    inputs = examples["document"]
    targets = examples["summary"]
    model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, truncation=True, padding="max_length")
    labels = tokenizer(targets, max_length=128, truncation=True, padding="max_length")
    model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
    return model_inputs

tokenized_train = train_dataset.map(preprocess_function, batched=True)
tokenized_eval = eval_dataset.map(preprocess_function, batched=True)

# 步骤4: 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./pegasus_finetuned",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
)

# 步骤5: 创建Trainer并启动微调
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_train,
    eval_dataset=tokenized_eval,
)
trainer.train()

# 保存微调后模型
model.save_pretrained("./pegasus_finetuned")
tokenizer.save_pretrained("./pegasus_finetuned")

代码解释：

数据集使用Hugging Face的datasets库加载，XSum是一个标准新闻摘要数据集。
分词器处理输入文档和摘要，确保长度不超过模型限制（PEGASUS最大输入为512 tokens）。
训练参数如learning_rate=2e-5和num_train_epochs=3是常见默认值，可根据硬件调整批次大小。
微调后，模型保存在本地目录，可用于后续推理。

步骤3: 多文档摘要实战

多文档摘要涉及为多个相关文档（如一组新闻文章）生成一个统一摘要。PEGASUS原生为单文档设计，但可通过以下方法扩展：

输入处理：将多个文档连接成一个长文本，添加分隔符（如[SEP]），确保总长度不超过模型限制。
挑战：文档间冗余和冲突信息需处理，常见方法包括：
- 抽取式预处理：先选择关键句子，再输入模型。
- 微调特定数据：使用多文档数据集（如Multi-News）微调模型。

以下是一个实战代码示例，展示如何使用微调后的PEGASUS生成多文档摘要。假设您已微调模型（如上一步），或有预训练模型。

from transformers import pipeline

# 加载微调后模型（或使用预训练模型）
model_path = "./pegasus_finetuned"  # 或 "google/pegasus-multi_news" 用于多文档
summarizer = pipeline("summarization", model=model_path, tokenizer=model_path)

# 示例多文档输入：两个相关新闻文档
doc1 = "近期，AI技术快速发展。谷歌发布了新模型PEGASUS，用于摘要生成。该模型在多项基准测试中领先。"
doc2 = "PEGASUS模型基于Transformer架构，通过预测gap-sentences预训练。研究人员表示，它适用于新闻和报告摘要。"

# 连接文档，添加分隔符
multi_doc = doc1 + " [SEP] " + doc2

# 生成摘要
summary = summarizer(multi_doc, max_length=150, min_length=30, do_sample=False)
print("生成的摘要:", summary[0]['summary_text'])

实战提示：

输入长度：PEGASUS最大处理512 tokens，连接文档时需截断。如果文档过多，可先进行文档聚类或压缩。
微调数据：对于多文档任务，建议在Multi-News数据集上微调（使用类似单文档微调代码，但数据集换为load_dataset("multi_news")）。
性能优化：在真实应用中，添加后处理步骤（如去除冗余短语）可提升摘要质量。损失函数在多文档任务中可调整为关注文档间一致性： $$ \mathcal{L}_{\text{multi}} = \mathcal{L} + \lambda \cdot \text{ConsistencyLoss} $$ 其中$\lambda$是权重参数，$\text{ConsistencyLoss}$惩罚摘要中的冲突信息。

总结与建议

通过微调PEGASUS模型，您可以高效地实现文本摘要生成，尤其适用于多文档场景。关键步骤包括：

选择合适的单文档或多文档数据集进行微调。
调整训练参数以适应硬件（GPU推荐）。
在多文档输入中使用分隔符处理连接问题。

实战中，建议：

使用Hugging Face社区资源（如模型Hub）获取预训练权重。
测试摘要质量：使用ROUGE指标（如ROUGE-L）评估，公式为： $$ \text{ROUGE-L} = \frac{(1 + \beta^2) \cdot \text{Precision} \cdot \text{Recall}}{\text{Recall} + \beta^2 \cdot \text{Precision}} $$ 其中$\beta$通常设为1.2。
扩展应用：尝试结合其他技术（如强化学习）提升生成多样性。

如果您提供具体数据集或需求，我可以进一步优化代码！