arxiv 2020
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.01159.pdf
github链接：https://github.com/luyang-huang96/GraphAugmentedSum
看具体内容，直接跳转链接。本文只从个人角度出发看本篇paper。
疑惑
- 数据集：
NYT：training, validation, and test sets 588909, 32716, and 32703 samples
CNN/Daily：training, validation, and test sets 287188, 13367, and 11490 samples - graph如何构建?
利用了OpenIE
3. graph如何应用？
两种形式：1）捕获文档级别的交互 ；2）段落内的交互和段落之间主题的转移。这两个合起来是graph encoder部分。
首次在ABS任务中利用了图神经网络的方式接入graph，之前。
4. entity linking工具？
第三章指出：文章未用到EL，文章的方法是用CoreNLP先解决共指问题，然后用OpenIE获取triple，用triple直接构建document-level的图。
5. 如何测评？
Rouge测评
6. 具体模型设置？具体参考
seq部分： RoBERTa 最后一层 + BiLSTM
graph 部分分了两种：捕获全局信息的 DocGraph和捕获段落之内以之间的主题迁移的 SegGraph
加入了copy机制
7. 为什么非要添加entity？
能够捕获段落之间的交互和段落之间的主题转移。” graph-structured encoder to maintain global context and local characteristics of entities”
8. 如果KG能在输出摘要中引入更加丰富的信息话，如何更合理的度量？
9. 文章的出发点中缺乏semantic interpretation是什么意思？
10. 输入/输出的长度是多少，输入短的话KG是否能用？
11. 文章指出抽取式摘要会产生unfaithful content和nearextractive summaries问题（非常合理），如何解决的？
12. 效果比较BERTSum (Liu and Lapata, 2019), UniLM (Dong et al., 2019), and BART (Lewis et al., 2019)更好。
13. 实验结果说 “our models generate more informative summaries with less unfaithful errors than their counterparts without the graph encoder. ” 是否有解释？
14. 文章指出了rouge测评的问题，这是众所周知的，但是是否提出的更好的测评方案呢？
15. training objective？
除了平常见到的极大似然函数L s e q L_{seq}L s e q 还另外加了一个Node Salience Labeling L m a s k L_{mask}L m a s k ，即最终的目标函数是：
L m l = L s e q + L m a s k L_{ml} =L_{seq} + L_{mask}L m l =L s e q +L m a s k
16. 文章提到”a novel multi-choice cloze reward to drive the model to acquire semantic understanding over the input”是什么意思？
完型填空的方式促进entity之间的交互，通过强化学习实现。
模型：
![[摘要生成]Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward](https://johngo-pic.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/articles/20230526/202101131006148.png)
![[摘要生成]Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward](https://www.johngo689.com/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
; 个人想法
直接从表格看效果都不如BART，且模型加入了reward机制后非常复杂，那么引用的意义？
可留意的参考文献：
- STRUCTURED NEURAL SUMMARIZATION
- 图结构在抽取式摘要中的应用：TextRank、Lexrank
- Tan et al. (2017) 利用图结构去确定重要的句子。
- Fernandes et al. (2019) 图结构
- Fan et al. (2019) 图结构，OpenIE
- Beck et al. (2018) 为了减少模型的参数，为predicates创建nodes？
- openIE使用
Original: https://blog.csdn.net/SARACH_WONG/article/details/112553192
Author: joshuwang0810
Title: [摘要生成]Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward
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