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基于深度神经网络的韵律结构预测研究的开题报告
开题报告
题目：基于深度神经网络的韵律结构预测研究
一、研究背景
在诗歌、歌曲的创作中，韵律结构是一个极其重要的因素，它能够使作品具有韵律美感，吸引听者的注意力，从而提高作品的艺术水平。而如何预测一段诗歌、歌曲的韵律结构则是一个具有挑战性与实用价值的问题。
近年来，深度学习在处理自然语言处理问题中有着越来越大的应用，其中一种基于深度神经网络的方法是利用序列到序列模型（Sequence-to-Sequence，简称Seq2Seq模型），将原始数据序列转换成目标数据序列。该方法已经在机器翻译、文本摘要等领域得到了广泛的应用。
二、研究目的
本研究旨在利用Seq2Seq模型实现韵律结构预测，对于一段给定的诗歌、歌曲进行韵律结构的自动预测。
三、研究方法
本研究将使用深度学习方法，利用Seq2Seq模型实现韵律结构预测。具体流程如下：
（1）数据处理：选取一定数量的诗歌、歌曲数据，并对其进行数据清洗、分词等预处理。
（2）模型建立：建立Seq2Seq模型，包括编码器和解码器两个部分，其中编码器将输入序列转换成向量形式，解码器将向量形式的输入序列转换成目标序列，即韵律结构。
（3）模型训练：利用数据集对模型进行训练，使用交叉熵作为损失函数，使用梯度下降算法进行优化。
（4）模型测试：使用测试集进行模型测试，评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
四、研究意义
（1）提高歌曲、诗歌创作的效率：韵律结构的预测可以帮助创作者快速生成优美的作品，提高创作效率。
（2）丰富文化产品：通过韵律结构预测技术，可以快速生成大量的优美诗歌、歌曲，从而丰富文化产品。
（3）推动深度学习和自然语言处理的发展：本研究探索了深度学习在自然语言处理领域的应用，为深度学习和自然语言处理的发展提供一定的参考意义。
五、论文结构
本论文的结构将包括以下章节：
（1）绪论：阐述研究背景、意义、目的和方法。
（2）相关技术：介绍Seq2Seq模型、深度学习等相关技术。
（3）韵律结构预测模型建立：阐述建立Seq2Seq模型的具体细节和模型的训练与测试过程。
（4）实验结果与分析：介绍实验的数据集、实验结果和分析。
（5）结论：总结本研究的主要贡献和不足之处，并对未来的研究进行展望。
六、预期成果
本研究预期利用Seq2Seq模型实现韵律结构预测，并对模型进行训练和测试。通过实验，将在一定程度上探索深度学习在自然语言处理领域的应用，对学术界和工业界都有一定的参考价值。
七、参考文献
[1]Bahdanau,D.,Cho,K.,&Bengio,Y.(2014).Neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate.arXivpreprintarXiv:1409.0473.
[2]Sutskever,I.,Vinyals,O.,&Le,Q.V.(2014).Sequencetosequencelearningwithneuralnetworks.InAdvancesinneuralinformationprocessingsystems(pp.3104-3112).
[3]王小川,&张莉.(2018).基于深度学习的汉语韵律结构自动标注.中文信息学报,32(7),20-26.
[4]王红卫,王晶,&杨立杰.(2018).基于GRU神经网络的韵律结构自动提取.计算机工程与应用,54(1),103-108.