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面向新闻事件的长文本匹配方法研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网技术的不断发展和普及，新闻信息日益增长，面对如此庞大的信息量，传统的新闻阅读方式已不能满足人们的需求，如何在海量信息中快速找到相关的内容，成为了一个非常重要的问题。
针对这一问题，自然语言处理技术的应用已逐渐成为热门的研究领域。其中，基于长文本匹配的方法，是一种较为有效的文本处理技术，已被成功应用于问答系统、信息检索等领域，但是在对新闻信息进行处理的研究中，并没有得到深入的研究。
因此，本文将研究基于长文本匹配的方法在处理面向新闻事件的文本中的应用技术，在新闻信息处理方面进行探索。
二、研究目的
本文的研究目的是探讨基于长文本匹配的方法在面向新闻事件的文本匹配中的应用。
具体目标如下：
1.系统性地研究基于长文本匹配的方法，深入探讨该方法在面向新闻事件的文本匹配中的适用性和局限性。
2.设计具有可行性的、适用于新闻事件文本的匹配模型，并基于此模型实现对面向新闻事件的文本进行处理。
3.对所开发的新闻事件文本处理模型进行实验，对实验结果进行分析和讨论，评估其在面向新闻事件文本处理方面的实用性。
三、研究内容
1.长文本匹配技术的学习与研究
本文将介绍长文本匹配技术的基本原理，包括其常用的度量方法、距离计算方法、特征提取和选择等技术。此外，还将对现有的长文本匹配算法进行分类和比较，选择最适合新闻事件文本处理的算法。
2.新闻事件文本处理模型实现
本文将根据前期的研究结果，设计并实现面向新闻事件文本的匹配模型。在模型实现过程中，将重点考虑如何综合运用长文本匹配技术，以及如何针对新闻事件文本中的特殊性进行处理。
3.新闻事件文本处理实验与分析
为验证本文所提出的新闻事件文本处理模型的有效性，本文将进行实验，并对实验结果进行详细的分析和讨论。同时，还将对实验中的实验对象、数据来源、实验环境及实验结果的分析方法进行详细说明。
四、研究意义
本文所研究的基于长文本匹配的方法在面向新闻事件的文本处理中的应用技术，具有以下研究意义：
1.丰富了新闻信息处理技术的研究领域。
2.将自然语言处理技术应用到新闻事件文本处理领域，可以提高新闻信息处理效率和准确性。
3.对新闻阅读、事件追踪和分析等工作具有指导意义和借鉴价值。
4.对基于长文本匹配的技术的进一步研究提供了有力支持，促进了该领域的研究进展。
五、预期结果
本文的研究预期结果如下：
1.对长文本匹配技术的应用现状和存在的问题进行系统性的总结。
2.设计并实现了具有可行性的面向新闻事件的文本匹配模型。
3.对实验结果进行分析和讨论，验证了新闻事件文本处理模型的有效性，为相应的应用提供了基础。
六、研究方法
1.文献综述法
利用搜索引擎和社交网络平台搜索论文、文献、技术资料等，对长文本匹配技术和面向新闻事件的文本处理技术进行系统性总结。
2.实证研究法
设计并实现面向新闻事件的文本匹配模型，并对实验结果进行实证分析。
3.分析法
对实验结果进行分析和讨论，评估所设计的文本匹配模型的实用性和适应性。
七、进度安排
预计本文的研究进度如下：
第1-2个月：文献检索和综述
第3-4个月：长文本匹配技术学习与研究
第5-6个月：面向新闻事件的文本处理模型的设计与实现
第7-8个月：新闻事件文本处理实验与结果分析
第9-10个月：论文写作及修改
八、参考文献
1.段亚川,罗晓枫,何永鑫.中文新闻事件追踪系统的设计与实现[J].计算机应用与软件,2013,30(06):212-214+246.
2.邱际凡,刘林华,邱明珍.短文本都有问题,长文本仍成难题——基于深度学习的长文本匹配技术综述[J].计算机研究与发展,2019,56(08):1627-1658.
3.刘慧,王永萍,王科峰.基于长文本语义匹配的新闻推荐模型[J].软件,2018,39(11):72-76.
4.余聪,吴新源.利用深度学习技术进行新闻事实判断的深入研究[J].情报杂志,2017,36(07):60-65.
5.马骁,宋立华,张俊.面向新闻要素的事件抽取研究综述[J].数据分析与知识发现,2019,3(02):2-12.