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基于文本结构信息的长文本摘要生成研究的开题报告
一、选题背景
随着信息量的急剧增长和读者时间的有限性，大量的长文本信息成为困扰读者的问题之一。为了更好地解决这个问题，长文本摘要成为了一个热门的研究方向。自动化生成长文本摘要的方法已经得到广泛应用，但是长文本的语义复杂性一直是生成准确摘要的最大挑战，也是当前长文本摘要方法研究的热点之一。
在如今信息爆炸的时代，摘要生成的需求显得尤其重要，因此，基于文本结构信息的长文本摘要生成研究看起来十分必要并且有前途。
二、选题意义
1.提高文本的可读性和可理解性。给人留下一个更简洁的概述，使读者更轻松地掌握文本中的关键信息和思路。
2.自动化化减少文本的阅读时间。在快速的信息时代，用户通常不愿意花费太多的时间去询问冗长的文章，这对于新闻、经济、科技、医学、法律等各行各业的人们来说可能往往是十分必要的。
3.为社会创造更多的价值。无论从实际的生活，还是从学术研究的角度来看，长文本自动摘要技术的发展，对于促进社会信息传递和增进学术研究的效率都有着重要意义。
三、研究内容
1.长文本结构信息的提取与分析。对于长文章，首先需要对其结构进行分析、标注，以获得更好的结构清晰度和掌握文章中的各种语言组织。
2.基于深度学习方法的摘要生成。我们将运用机器学习的相关知识，利用代表性的深度学习方法结合文本结构信息，对获得的语料进行分析，训练神经网络模型来生成较为准确的文章摘要。
3.评价和优化模型。在实验中，需要进行一些分类模型的评估和改进。因此，我们将会运用一些切实可行的方法，进行大规模实验，收集数据，并对模型进行合理的调整。
四、研究方法
1.数据收集。用于训练和测试神经网络的合适的语料库需要在该项目中精心选择。
2.文本预处理。在这个步骤中，对文本信息进行基本的处理，例如分词、消除停用词等等。
3.文本结构分析。对文本的告诉PROBLEMOrganization和语法结构进行分析，以建立更好的模型，提高文本摘要的质量。
4.模型训练和生成。基于深度学习方法的模型构建，并进行训练和测试，以达到生成准确并且自然的文章摘要的目的。
5.模型评估和优化。对生成的摘要进行评估和优化，以提高摘要生成的准确率和效率。
五、预期结果
我们预计通过该项目的研究，能够得到以下方面的结果：
1.精准的长文本摘要生成技术。有望用科技的手段，准确和自然地生成对长文本的精简与提炼。
2.有效降低长文本的处理和阅读成本。能够自动化地生成可读性较高的长文本摘要，有效地降低读者的阅读时间。
3.提高现有的自动化摘要技术水平。基于文本结构信息的长文本摘要生成，是当前摘要技术研究的热点，一旦实现，势必能提高现有的自动化摘要技术水平，产生更加贴近实际的结果。
6、结论
本研究所提出的基于文本结构信息的长文本摘要生成技术有望成为未来发展趋势。通过该技术，我们可以在降低文本处理成本，提高摘要生成精度，与促进社会信息传递几个方面实现更加精准、高效、实用的内容整合与提炼。