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面向长文本的自动问答方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
近年来，随着自然语言处理技术的不断发展，以及人们对智能问答系统需求的不断增加，自动问答系统越来越受到人们的关注和重视。而自动问答系统面向长文本的问答能力在很多场景中都具有广泛的应用价值，例如搜索引擎、智能客服、语音助手、教育辅助等等。
然而，面向长文本的自动问答系统在实现上面临着诸多技术难题，主要包括长文本理解、答案生成、答案可信度评估等方面。目前，研究者们已经提出了很多面向长文本的自动问答方法，如阅读理解模型、传统检索技术、基于知识图谱的方法等等。但是，这些方法还存在一些问题，如长文本阅读理解的效率、准确性较低等方面，并且还没有一种统一的评估标准来评估这些方法的性能，因此仍需进一步的研究和探索。
本研究旨在通过对现有的面向长文本的自动问答方法进行研究和总结，分析其优缺点，并探索一种基于BERT的自动问答方法，以提高长文本阅读理解效果、加快问答速度和提高答案可信度，为实际应用提供支持和参考。
二、研究内容及方法
本研究的主要研究内容包括以下两方面：
1.对现有的面向长文本的自动问答方法进行总结和分析，包括阅读理解模型、传统检索技术、基于知识图谱的方法等，并比较其优缺点、适用场景等。
2.提出一种基于BERT的面向长文本的自动问答方法，并通过实验验证其性能表现，包括准确率、召回率、问答速度等指标。
本研究主要采用文献研究、实验研究两种方法进行研究。首先对现有的面向长文本的自动问答方法进行文献调研和总结，并分析其优缺点。然后，在此基础上，提出一种基于BERT的自动问答算法，并通过实验验证其性能。
三、预期成果
本研究旨在通过对面向长文本的自动问答方法的研究和探索，以实现以下预期成果：
1.对现有的面向长文本的自动问答方法进行总结和分析，找出其优点和不足，为基于BERT算法的提出提供科学依据。
2.提出一种基于BERT的自动问答算法，并通过实验验证其在准确率、召回率、问答速度等指标方面的性能表现。
3.为学术界和工业界提供一种基于BERT的面向长文本的自动问答方法，以便于在实际应用中提高长文本阅读理解效果、加快问答速度和提高答案可信度。
四、研究计划和时间安排
本研究计划从2022年3月开始，历时约12个月。具体的时间安排如下：
1.第1-2个月，进行面向长文本的自动问答方法的文献调研和总结，包括阅读理解模型、传统检索技术、基于知识图谱的方法等，并分析其优缺点。
2.第3-6个月，设计并实现基于BERT的自动问答算法，并对其性能进行实验验证。同时，进行算法的优化和调优。
3.第7-10个月，对实验结果进行分析和总结，比较基于BERT算法和其他算法的性能差异，评估其适用场景，并发表相关论文。
4.第11-12个月，对研究成果进行总结和总结报告，并进行总结反思，为未来的研究提供启示。
五、研究意义和展望
本研究在面向长文本的自动问答领域方面进行探索和研究，提出了一种基于BERT的自动问答方法，并在实验中取得了良好的性能。这将有助于实现长文本阅读理解的效率、准确性、可信度等方面的提升，为实际应用提供支持和参考。同时，本研究还为未来的研究提供了借鉴和方向，有利于推动自动问答技术的进一步发展和应用。