短文本自动摘要算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

自动文摘作为自然语言处理领域的一个重要分支，旨在将大量的文本信息压缩成简短、概括性的摘要，保留原始文本的关键信息。

近年来，随着互联网技术的飞速发展以及社交媒体的兴起，文本数据呈现爆炸式增长，如何从海量数据中快速获取有效信息成为亟待解决的问题。

短文本，例如新闻标题、微博、产品评论等，由于其篇幅短小、信息高度浓缩等特点，在信息传播中发挥着越来越重要的作用。

2. 本选题国内外研究状况综述

自动文摘技术的研究由来已久，但早期的研究主要集中在长文本领域。

近年来，随着短文本的兴起，短文本自动摘要逐渐成为研究热点，涌现出许多新的方法和技术。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对短文本的特点和挑战，重点研究基于深度学习的生成式短文本自动摘要算法，探索如何利用深度学习模型强大的语义理解和文本生成能力，提高短文本摘要的质量和效率。

1. 主要内容

1.深入研究短文本的特点和挑战，分析现有短文本自动摘要算法的优缺点，为算法设计提供理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段:阅读相关领域的文献资料，了解短文本自动摘要算法的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和研究方向。

2.算法设计阶段:针对短文本的特点，设计基于深度学习的生成式短文本自动摘要算法，包括数据预处理、模型构建、参数优化等环节。

3.实验验证阶段:构建面向特定领域的短文本自动摘要数据集，利用收集到的数据集对所设计的算法进行训练和测试，并与其他现有算法进行比较分析，评估算法的性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于深度学习的生成式短文本自动摘要算法，该算法能够更好地理解短文本的语义信息，并生成更准确、更流畅的摘要。

2.构建面向特定领域的短文本自动摘要数据集，为该领域的研究提供数据支持。

3.通过实验对比分析不同算法在不同数据集上的性能表现，为实际应用提供参考依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘挺, 王浩, 史晓东, 等. 文本挖掘: 从词处理到语义处理[m]. 北京: 科学出版社, 2013.

2. 王建会. 基于主题模型的自动文摘技术研究[d]. 北京: 中国科学院计算技术研究所, 2017.

3. 邱锡鹏. 神经网络与深度学习[m]. 北京: 机械工业出版社, 2020.