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WEB论坛信息自动摘录技术研究的中期报告
报告摘要：
本中期报告介绍了关于WEB论坛信息自动摘录技术的研究情况。首先介绍了研究背景和意义，进而对目前已有文献进行了综述和分类分析。通过分析发现，现有的方法大都采用了文本挖掘和自然语言处理技术，并且多集中于摘录主题信息；同时，研究的重心在于算法的改进和效果的提升，但是对于真实环境下的应用却不够完善。
其次，本报告详细介绍了自然语言处理技术及其在WEB论坛信息自动摘录中的应用。包括文本预处理、词频统计、关键词提取、文本聚类和分类等方面。同时，对于目前存在的一些问题，如语言歧义、词义消歧、文本噪声等，提出了相应的解决方案。
最后，本报告对WEB论坛信息自动摘录技术的未来发展进行了展望。指出在大数据时代下，面对数据量不断增大和文本形式的多样化，研究者需要探索新的技术手段与方法，才能更好地解决问题。同时，本报告还对未来研究的方向进行了探讨，包括将多源信息相结合、提高自动摘录质量、研究与社交网络的结合等。
总之，本报告对WEB论坛信息自动摘录技术的研究情况进行了详细介绍，并提出相关挑战和未来发展的方向，为相关领域的研究者提供了有益的参考和启发。