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基于子主题的多文档摘要关键技术研究的中期报告
一、研究背景和目的
随着互联网信息的爆炸式增长和普及，人们越来越难以从海量信息中快速准确地获取需要的信息，使得信息摘要技术日益受到重视和应用。多文档摘要技术是信息摘要领域的重要分支之一，它可以将多篇相关文档的内容压缩为一篇或一段简洁的摘要，以便于人们快速了解文本的主题和关键信息。
然而，现有的多文档摘要技术大多是基于整篇文档，对于文档中各个子主题的摘要并没有给出充分的关注和研究。因此，以此为出发点，本研究旨在探讨基于子主题的多文档摘要关键技术，提高文本摘要的效果和准确率。
二、研究内容和方法
1.分析多文档摘要领域的相关研究和现状，探讨基于子主题的多文档摘要技术的应用和意义。
2.提出一种基于子主题的多文档摘要模型，采用主题模型分析文本，结合词语频率和文本相似度等要素，挖掘文本中的子主题，并采用信息增益算法对子主题进行排序筛选。
3.设计实验验证基于子主题的多文档摘要技术的有效性和准确率，采用ROUGE值等指标对结果进行评估和分析。
4.总结并提出改进措施，进一步提高多文档摘要技术的效果和应用性。
三、预期结果和意义
预计本研究将进一步完善多文档摘要技术的理论和方法，提高文本摘要效果和准确率。通过实验验证，系统评估基于子主题的多文档摘要技术的准确性和效率，为相关领域提供理论支持和实践参考，并促进相关技术的推广和应用，具有较大的实用和社会意义。