PAMG：基于位置感知的多粒度上下文融合技术，用于优化表格到文本的生成

《Neurocomputing》：PAMG:Position-Aware and Multi-Grained Context Fusion for Optimized Table-to-Text Generation

表格到文本生成任务中，现有模型存在结构理解不足和可控性弱的问题。本文提出PAMG方法，通过添加通用和特定前缀增强可控性，引入同行列/列相对位置编码矩阵提升结构建模能力，并在T5编码器后加入多粒度上下文聚合模块，解码时采用复制机制处理生僻词。实验表明在WikiBio和ToTTo数据集上，模型输出准确率、语义一致性等指标显著优于基线方法。

　　在当今信息爆炸的时代，数据的组织与呈现方式日益多样化，其中表格作为一种结构化数据形式，广泛应用于各种场景。从天气预报报告的生成，到体育新闻的摘要，再到人物传记的撰写，表格到文本（Table-to-Text）的生成任务在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。然而，尽管该领域取得了显著进展，现有的模型在处理复杂表格时仍面临诸多挑战，特别是在对表格结构的理解、生成文本的可控性和准确性方面存在不足。

为了应对这些问题，本文提出了一种名为PAMG（Position-Aware and Multi-Grained Context Fusion for Optimized Table-to-Text Generation）的新方法。PAMG旨在通过引入更精细的结构建模机制和增强的上下文理解能力，提高表格到文本生成的性能。这种方法基于T5模型，并通过一系列关键改进来提升其在处理表格数据时的表现。具体而言，PAMG在以下几个方面进行了创新：

首先，为了增强模型的可控性和可解释性，我们为T5编码器引入了两种前缀。这两种前缀分别对应通用前缀和特定前缀，它们能够有效地引导模型生成符合特定要求的文本。通用前缀用于一般性的文本生成任务，而特定前缀则可以针对不同表格结构或内容进行定制，以更好地匹配目标文本的语义特征。通过这种方式，模型在生成文本时能够更精确地反映表格中的信息，同时避免生成与原始数据不一致的内容。

其次，为了提升模型对表格结构信息的捕捉能力，我们提出了一种显式的相对位置编码机制。传统的语言模型通常依赖于位置编码来捕捉序列中的顺序信息，但这些编码往往无法有效区分表格中不同行和列之间的关系。PAMG通过引入相对位置编码矩阵，对表格中同一行或同一列内的单元格位置进行建模，从而更好地理解表格的结构。这种方法不仅能够增强模型对长距离结构依赖关系的建模能力，还能够更准确地识别单元格之间的横向和纵向关系，提高生成文本的连贯性和准确性。

此外，为了进一步提升模型对表格上下文信息的理解能力，我们设计了一个多粒度上下文模块，将其插入到T5模型编码器的注意力模块和前馈模块之间。这个模块能够从不同粒度（如单个单元格内的细粒度信息、多个单元格之间的粗粒度信息）动态聚合上下文信息，从而获得更全面的表格表示。通过这种方式，模型能够更有效地利用表格中的语义信息，生成更具内容深度和逻辑结构的文本。

在解码阶段，我们引入了一种复制机制，以解决生成词汇表外词汇（Out-of-Vocabulary Words）的问题。在表格到文本的生成过程中，模型有时会生成不符合实际数据的内容，尤其是当某些信息不在预训练词汇表中时。复制机制允许模型在生成文本时直接从表格中复制相关信息，从而确保生成结果的准确性。这种方法不仅提高了文本生成的质量，还增强了模型对关键数据的保留能力。

通过上述改进，PAMG在多个真实数据集上进行了实验验证，包括WikiBio和ToTTo。这些数据集涵盖了不同的应用场景，如人物传记、歌曲和书籍的描述生成等。实验结果表明，PAMG在这些任务中均优于现有的基线方法，特别是在生成文本的语义一致性和结构理解方面表现出色。此外，实验还采用了自动评估和人工评估相结合的方式，进一步验证了PAMG在实际应用中的有效性。

PAMG方法的核心思想是通过增强模型的结构感知能力和上下文理解能力，提高表格到文本生成的性能。在实际应用中，这种方法能够帮助用户更高效地获取和理解表格中的信息，减少对人工干预的依赖。同时，PAMG还为未来的研究提供了新的方向，特别是在如何更好地建模表格结构、如何提升文本生成的可控性等方面。

综上所述，PAMG方法为表格到文本生成任务提供了一种创新的解决方案。通过引入前缀控制、相对位置编码和多粒度上下文模块，PAMG不仅提升了模型对表格结构和上下文信息的理解能力，还增强了生成文本的准确性和相关性。实验结果表明，PAMG在多个数据集上的表现优于现有方法，展示了其在实际应用中的潜力。未来的研究可以进一步探索如何优化这些模块，以及如何将其应用于更广泛的文本生成任务中。