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基于仿射传播算法的多文档摘要系统实现的开题报告
一、选题背景
随着互联网和数字化技术的发展，文本数据正以爆炸性的增长速度被产生和积累。面对如此多的文本数据，如何快速准确地提取其中最重要的信息成为了一个重要的问题。因此，自动文本摘要技术应运而生。
文本摘要技术是对文本进行内容压缩和信息提取的一种技术。其中，多文档摘要技术是针对多个文本进行信息提取的一种技术。传统的多文档摘要技术主要是基于统计学方法的，并且都有其局限性。近年来，基于机器学习和深度学习的多文档摘要技术取得了很好的效果并广泛使用。
二、选题意义
多文档摘要技术在许多领域中都有应用，如新闻报道、学术文献、商品评论和社交媒体等。这些领域中都需要从大量的文本数据中提取最重要的信息，以便用户更快速地了解和获得所需的信息。
但当前大部分多文档摘要系统的算法存在一定的缺陷和局限性，如主题突出不够、抽取的信息不够严谨等。因此，设计一种基于仿射传播算法的多文档摘要系统完成多文档摘要的任务，将对于多文档摘要技术的发展有积极的推动作用。
三、研究思路
首先收集相关的多篇文本数据，然后使用预处理技术，如分词、词性标注、停用词和命名实体识别等对文本数据进行处理。接着，将文本数据输入到基于仿射传播算法的多文档摘要系统中，利用该系统实现多文档的内容压缩和信息提取。在系统的设计中，需要考虑如何构建基于仿射传播算法的生成模型，以及如何将其应用到多文档摘要中。
四、预期成果
基于仿射传播算法的多文档摘要系统，灵活、自适应、可拓展性强，在多文档摘要任务上能够得到有效实现。同时能够提供以下几方面的性能：
1.系统能够进行自主学习，在学习的过程中能够根据用户的反馈和需求对生成的结果进行调整和改进。
2.系统的生成结果能够较为精准地反映出文本中的重点信息和主旨，提供用户快速抓取文本中的核心思想或主题。
3.系统能处理多种形式的文本，且能够实现对于多源、多领域文本的自动分析和摘要。
五、预期工作安排
第1~2周：收集和整理多篇文本数据，并使用预处理技术进行处理。
第3~5周：设计和实现基于仿射传播算法的生成模型，并对系统进行初步测试。
第6~7周：对系统的算法和模型进行优化和调整，并进行性能测试。
第8~10周：进一步验证系统的性能，总结并撰写开题报告，准备竞赛报名。
六、参考文献
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