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基于动态语境的语篇连贯研究的任务书
任务名称：基于动态语境的语篇连贯研究
任务背景：语篇连贯是指句子、段落、篇章之间的内在联系和一致性。在自然语言处理、文本分类、文本自动生成等领域中，语篇连贯是一个重要的研究方向。传统的语篇连贯研究主要基于固定的语义和语法规则，但这种方法难以适应动态语境下的信息交流和语境变化。因此，基于动态语境的语篇连贯研究成为了当下研究的热点之一。
任务目标：本任务旨在研究基于动态语境的语篇连贯性，并提出能够自适应动态语境的语篇连贯模型。
研究内容：
1.分析现有的语篇连贯研究方法，了解其优缺点，并对其应用场景进行分类。
2.对动态语境下的语篇连贯问题进行深入研究，分析其原因和挑战。
3.提出一套基于动态语境的语篇连贯模型，包括模型架构、特征输入和训练方法等，以实现能够自适应动态语境的语篇连贯。
4.对提出的模型进行实验验证，评估其在不同场景下的效果，并与传统的语篇连贯模型进行比较。
5.总结研究成果，分析模型的优化空间和未来研究方向，提出建议和展望。
研究方法及技术：本任务的研究方法主要包括文献综述、质性分析、实验验证等。在技术上，需要掌握自然语言处理、深度学习等相关技术。
要求：参与本任务的研究人员应具有良好的计算机科学、自然语言处理和机器学习等方面的基础知识，具有较强的团队合作能力及研究问题解决能力。研究期间需要按时提交进度汇报和中期、结题报告。