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Pegasus模型

文档参见: 此处

原始TF 1代码库: 此处

作者: 张靖清、赵耀、Mohammad Saleh 和 Peter J. Liu，2019年12月18日

维护者: @sshleifer

任务: 摘要生成

以下内容复制自作者的自述文件。

混合与随机检查点

我们在C4和HugeNews数据集上训练了一个Pegasus模型，采用采样后的间隔句子比例，并随机采样重要句子。更新后的结果如下表所示。

“混合与随机”模型具有以下变化：

• 同时在C4和HugeNews上进行训练（数据集混合比例按其样本数量加权）。
• 训练步数增至150万次而非50万次（我们观察到预训练困惑度收敛速度较慢）。
• 模型均匀采样15%至45%之间的间隔句子比例。
• 重要性句子采样时对重要性分数添加了20%的均匀噪声。
• 更新了SentencePiece分词器以支持编码换行符。

（*）由于分词方式和数据的变化，wikihow和big_patent数据集的结果不可直接比较：

• wikihow数据集中包含换行符，这对段落分割非常有用，而C4和HugeNews模型的SentencePiece分词器未编码换行符，导致信息丢失。
• 我们更新了BigPatent数据集以保留大小写，同时修改了部分格式清理操作，详情请参考TFDS中的变更。

“混合与随机”模型相较于论文中的pegasus-large模型有以下变化：

• 同时在C4和HugeNews上进行训练（数据集混合比例按其样本数量加权）。
• 训练步数增至150万次而非50万次（我们观察到预训练困惑度收敛速度较慢）。
• 模型均匀采样15%至45%之间的间隔句子比例。
• 重要性句子采样时对重要性分数添加了20%的均匀噪声。
• 更新了SentencePiece分词器以支持编码换行符。

引用

@misc{zhang2019pegasus,  
    title={PEGASUS: 基于抽取间隔句子的抽象摘要预训练},  
    author={张靖清 and 赵耀 and Mohammad Saleh and Peter J. Liu},  
    year={2019},  
    eprint={1912.08777},  
    archivePrefix={arXiv},  
    primaryClass={cs.CL}  
}