基于概率统计和句法分析的中文语句压缩系统的研究与实现的开题报告.docx

基于概率统计和句法分析的中文语句压缩系统的研究与实现的开题报告
一、研究背景
随着互联网信息的迅速扩张，人们获取信息的速度不断加快。在阅读海量信息的过程中，短文章和信息的长度往往成为了我们获取信息的瓶颈。同时，对于移动设备用户，移动网络带宽、屏幕分辨率等因素限制了用户对长篇文章的阅读。因此，研究如何将长篇文章进行高效压缩，使得用户在获取信息的同时不会因为文章的长度而产生疲倦和焦虑，成了当今信息科技界的一大研究热点。
该研究的实现需要综合运用自然语言处理和概率统计技术，从语言层面上对长篇文章进行压缩，使得不失去文章的主要意义的前提下，压缩文章，达到缩短文章长度的目的。
二、研究目的
本论文的主要目的在于提出并实现一种基于概率统计和句法分析的中文语句压缩系统。通过实现该系统，旨在解决如下问题：
-实现长篇文章的文本压缩，减少用户获取信息的难度。
-利用自然语言处理技术，确保在压缩文章的过程中不会损失文章原意。
-提高文章阅读的效率，为用户提供更好的信息获取体验。
三、研究内容和方法
本文的研究内容主要是基于概率统计和句法分析的中文语句压缩系统的研究和实现。具体的研究内容包括：
1、文本预处理
首先需要进行中文文本的预处理，例如中文分词、去除停用词等，以便后续处理。
2、关键句子提取
通过分析文章中的语句，提取出其中具有重要意义的句子，作为压缩后文章的主要内容。
3、句子压缩
对于提取出的句子，通过句法分析、概率统计等技术，进行句子的压缩处理。在保证句子意义不损失的前提下，尽可能减少句子长度，达到文章压缩的效果。
4、文本还原
压缩后的文章需要还原为完整的文章，还原过程需要将压缩后的句子重新组合起来，并补充一定数量的重要细节信息，确保文章的连贯性和完整性。
研究方法主要是基于自然语言处理和概率统计技术的软件开发。具体方法如下：
1、使用Python等语言进行编程开发。
2、利用中文分词工具，去除文章中的停用词等。
3、使用机器学习算法进行关键句子的提取，如TextRank算法。
4、使用句法分析技术对压缩后的句子进行语法纠错、词性标注、分析修饰等处理。
5、利用概率统计模型，实现句子的自动压缩。
6、通过还原算法，将压缩后的文章还原为完整文章。
四、研究意义
本论文的研究成果具有广泛的意义和应用价值。
1、提高用户获取信息的效率和体验，解决长篇文章的阅读难题，具有重要的社会意义。
2、该算法可以应用到搜索引擎的结果摘要展示、信息检索领域等众多领域，实现快速获取信息。
3、研究过程中使用的自然语言处理技术，将对中文语言处理技术的发展产生积极的推动作用。
4、实现该系统，具有较高的实用性和实际应用价值。
五、研究计划
研究计划分为以下阶段：
1、文献调研和技术研究（2周）
2、系统设计与开发（8周）
3、系统实现与注释（4周）
4、系统测试与实验分析（2周）
5、论文写作（6周）
六、预期成果
完成本论文的后，最终目标是实现一个基于概率统计和句法分析的中文语句压缩系统。在实验中，将验证该系统具有压缩文章的能力，不会损失文章的主要意义。同时，通过实际应用，将该系统的实际效果进一步优化，达到提高用户获取信息效率和体验的目的。