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基于新闻文档和微博信息的新闻事件摘要生成方法研究与实现的中期报告
摘要：
本研究旨在开发一种基于新闻文档和微博信息的新闻事件摘要生成方法。本中期报告介绍了研究计划、已完成工作以及下一步工作计划。已完成的工作包括收集数据集、预处理文本、提取特征和训练模型。下一步工作计划包括优化模型、评估结果和撰写论文。
研究计划：
由于新闻事件可能在多个渠道上发生，本研究将收集新闻文档和微博信息作为数据集，运用自然语言处理和机器学习技术，提取特征并训练模型生成新闻事件摘要。
已完成工作：
1.数据集收集：我们从多个来源收集了新闻文档和微博信息。数据集包含了不同类型的新闻事件，例如社会事件、政治事件和环境事件等。
2.文本预处理：我们对文本进行了清洗、分词和去除停用词等预处理工作。同时，我们对文本的特殊符号和数字进行了处理，以便于分析和模型训练。
3.特征提取：我们提取了包括词频、TF-IDF、句子位置等方面的特征。
4.模型训练：我们选用了支持向量机（SVM）作为模型构建算法，生成了新闻事件摘要。
下一步工作：
1.优化模型：我们将尝试使用其他机器学习算法，如深度学习，并尝试使用不同的特征组合来提高模型效果。
2.评估结果：我们将对生成的新闻事件摘要进行评估，并选择合适的评测指标。
3.撰写论文：我们将撰写一篇学术论文，总结研究成果并进一步探讨其应用和发展。