State Space Models for Extractive Summarization in Low Resource Scenarios

📄 arXiv: 2501.14673v1 📥 PDF

作者: Nisrine Ait Khayi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-24

💡 一句话要点

提出MPoincareSum，利用Mamba和Poincare压缩提升低资源场景下的抽取式摘要效果。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 抽取式摘要 低资源学习 状态空间模型 Mamba Poincare嵌入 文本摘要 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有低资源抽取式摘要方法在语义表示和特征选择方面存在不足，难以充分捕捉文本的关键信息。
  2. MPoincareSum利用Mamba模型提取语义，并结合Poincare压缩选择关键特征，从而更准确地评估句子相关性。
  3. 在Amazon评论数据集上的实验表明，MPoincareSum在ROUGE指标上优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

抽取式摘要涉及从文本中选择最相关的句子。最近，研究人员专注于改进低资源环境下的最优方法。受这些进展的推动，我们提出了MPoincareSum方法。该方法应用Mamba状态空间模型来生成评论和句子的语义表示，然后将它们连接起来。使用Poincare压缩来选择最有意义的特征，然后应用线性层来预测句子基于相应评论的相关性。最后，我们释义相关的句子以创建最终摘要。为了评估MPoincareSum的有效性，我们使用Amazon评论数据集进行了广泛的实验。使用ROUGE分数评估该方法的性能。实验结果表明，MPoincareSum优于文献中的几种现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源场景下的抽取式摘要问题。现有方法在处理低资源数据时，往往难以学习到鲁棒的语义表示，并且特征选择过程可能不够有效，导致摘要质量不高。

核心思路：论文的核心思路是利用Mamba状态空间模型来捕捉文本的语义信息，并使用Poincare压缩来选择最具代表性的特征。Mamba模型擅长处理长序列数据，能够更好地捕捉句子和评论之间的依赖关系。Poincare压缩则能够在双曲空间中保留数据的层次结构，从而选择更具信息量的特征。

技术框架：MPoincareSum方法主要包含以下几个阶段：1) 使用Mamba模型分别对评论和句子进行编码，生成语义表示；2) 将评论和句子的语义表示进行连接；3) 使用Poincare压缩对连接后的特征进行降维和特征选择；4) 使用线性层预测句子基于对应评论的相关性得分；5) 选择相关性得分最高的句子，并进行释义，生成最终摘要。

关键创新：该方法的主要创新点在于将Mamba状态空间模型和Poincare压缩相结合，用于低资源抽取式摘要任务。Mamba模型能够有效地捕捉长序列依赖关系，而Poincare压缩则能够选择最具代表性的特征，从而提高摘要的质量。

关键设计：论文中使用了预训练的Mamba模型作为语义编码器。Poincare压缩的具体实现方式未知，但其目标是在双曲空间中保留数据的层次结构。线性层的输出维度为1，用于预测句子的相关性得分。损失函数未知，但通常会使用交叉熵损失或均方误差损失来训练模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，MPoincareSum在Amazon评论数据集上取得了优于现有方法的ROUGE分数。具体提升幅度未知，但论文强调了其在低资源场景下的有效性。该结果验证了Mamba模型和Poincare压缩在抽取式摘要任务中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种低资源场景下的文本摘要任务，例如：小语种新闻摘要、用户生成内容（如评论、论坛帖子）的摘要、以及特定领域的专业文档摘要。该方法能够帮助用户快速了解文本的核心内容，提高信息获取效率，并可用于构建智能问答系统和信息检索系统。

📄 摘要（原文）

Extractive summarization involves selecting the most relevant sentences from a text. Recently, researchers have focused on advancing methods to improve state-of-the-art results in low-resource settings. Motivated by these advancements, we propose the MPoincareSum method. This method applies the Mamba state space model to generate the semantics of reviews and sentences, which are then concatenated. A Poincare compression is used to select the most meaningful features, followed by the application of a linear layer to predict sentence relevance based on the corresponding review. Finally, we paraphrase the relevant sentences to create the final summary. To evaluate the effectiveness of MPoincareSum, we conducted extensive experiments using the Amazon review dataset. The performance of the method was assessed using ROUGE scores. The experimental results demonstrate that MPoincareSum outperforms several existing approaches in the literature