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中文多文档自动文摘的研究与实现的开题报告

一、选题背景和意义

随着互联网、数字化信息的迅猛发展，人们获取信息的渠道越来越广，文本数据量也呈现爆炸式增长。在海量文本中，如何从中快速准确地获取所需信息，成了信息检索领域面临的一大挑战。传统的文本检索方式主要是基于关键词匹配，需要用户输入查询关键词，然后系统根据关键词在文本库中匹配，并返回文本，这种方式虽然简单，但存在无法识别同义词和异义词、需要用户主动提供查询关键词的问题。

文本自动摘要技术能够自动分析文本的内容，抽取重要信息，生成文本的简要概述，帮助用户快速了解原文的主要内容。自动文摘技术已经广泛应用于新闻媒体、搜索引擎以及各种信息服务平台中，具有极大的实用价值。

本文针对的是中文多文档自动文摘的问题，即给定一组中文文档，从中提取关键信息，生成摘要。当前自动文摘的研究已经经历了几个阶段，最初的方法是基于逐句分析的统计方法，如频率统计、句子位置和长度等，这种方法产生的摘要质量较低、语言结构不够自然，不太适合展现复杂的内容。近年来，随着深度学习技术的兴起，自动文摘技术取得了长足进步，各种新的方法和模型层出不穷，如基于神经网络的编码器-解码器模型、注意力机制、增强学习等。在中文多文档自动文摘领域中，还需要开展更多的探索和研究。

本文将结合当前主流的深度学习技术，研究并实现中文多文档自动文摘技术，旨在提高文本自动摘要的效率、准确度和可读性。

二、研究目标和内容

本文的研究目标是设计和实现一种中文多文档自动文摘技术，以快速、准确地提取关键信息、生成摘要。其具体内容包括：

1.综合比较当前主流的深度学习模型，选取最优模型作为研究对象，分析其特点、优点和缺点；

2.构建中文文本语料库，对数据进行预处理，包括分词、去除停用词、标记词性等操作；

3.利用选取的深度学习模型，训练自动文摘模型，提高模型的准确度和可读性；

4.设计和实现自动文摘系统，使用户可以方便地进行文本自动摘要操作，对比不同模型生成的摘要，提高用户体验。

三、研究方法和技术路线

本文采用以下方法和技术路线：

1.选择文本预处理模块、深度学习模型和评估指标等；

2.构建中文文本语料库，根据实际应用场景选择适当的语料库；

3.对语料库进行分词、去除停用词、词性标注等处理，为自动文摘模型提供合适的训练数据；

4.基于深度学习模型，训练自动文摘模型，不断优化模型的参数和结构；

5.设计和实现自动文摘系统，提供友好的用户界面、高效的自动文摘算法和评估指标，使用户能够快速、准确地获取摘要。

四、预期成果

本文的预期成果包括：

1.提供一种中文多文档自动文摘技术，对多篇文档进行分析和处理，快速提取关键信息、生成摘要；

2.分析和比较当前主流的深度学习模型，综合选取最优模型并实现，提高自动文摘的准确率和可读性；

3.构建中文文本语料库，根据实际应用场景选择合适的语料库，进行预处理和标注，提供训练数据；

4.设计和实现自动文摘系统，提供友好的用户界面、高效的自动文摘算法和评估指标，实现快速、准确地获取摘要。