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基于深度学习的生成式自动摘要技术研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网信息爆炸式增长，如何高效地获取和处理海量数据成为了亟需解决的问题。信息摘要技术是从大量的信息中提取出关键信息，将其精炼为简洁明了的概述的过程。传统的手工制作摘要的方法需要人类读者对大量材料进行筛选和分析，效率低下、成本高昂。而自动摘要技术则可以大大提高信息摘要的效率和质量，现已被广泛应用于社交媒体、搜索引擎、快递配送等场景中。
目前，自动摘要技术主要分为抽取式和生成式两大类。抽取式摘要按照一定的规则或算法从原文中抽取出关键词、短语、句子等信息并组合形成摘要。该方法简单易懂，但存在抽取不充分、语义不连贯等问题。生成式摘要则采用机器学习和自然语言处理技术，根据原始文本生成新的摘要。其优点是生成的摘要更加准确和流畅，能够处理语义复杂的信息。基于深度学习的生成式自动摘要技术作为一种新兴的技术，有着广泛的应用前景。
二、研究目的
本文旨在研究基于深度学习的生成式自动摘要技术，并针对其应用于信息摘要领域的实际情况进行探究，主要包括以下几个方面：
1.分析基于深度学习的自动生成摘要技术的发展现状及趋势；
2.研究深度学习中的模型架构和流程，深入分析生成式自动摘要技术的原理和算法；
3.应用深度学习技术对生成式自动摘要进行实现和优化，并进行实验验证；
4.探究基于深度学习的自动生成摘要技术在信息摘要领域中的应用效果。
三、研究内容和方法
1.研究生成式自动摘要技术的原理和算法。
采用深度学习中的RNN（循环神经网络）技术实现自动生成摘要；
2.利用Python编程语言实现生成式自动摘要模型。
采用Python实现基于TensorFlow框架的自动生成摘要模型，利用训练集进行训练和优化等操作；
3.分析基于深度学习的自动生成摘要技术在信息摘要领域中的应用效果。
采用实验的方式进行数据测试和结果分析；
4.通过比较实验结果和其他方法的结果，证明生成式自动摘要技术的效果更优。
四、研究意义
生成式自动摘要技术是信息摘要领域的新兴技术，具有很高的应用前景。该技术能够对海量的文本信息进行自动的摘要处理，能够广泛地应用于新闻媒体、搜索引擎、语音识别、智能客服等领域，在发布、传媒和信息共享等方面，都能够起到更好的作用。生成式自动摘要技术的研究和推广，将极大地提高信息处理效率，优化信息摘要的质量和精度，使信息化时代的信息传递更加快捷和精准。
五、论文结构
本文将主要包括以下几个部分：
第一章：绪论，主要对基于深度学习的生成式自动摘要技术的研究背景和目的进行阐述；
第二章：深度学习中的模型架构和流程实现，深入探究生成式自动摘要技术的原理和算法；
第三章：生成式自动摘要模型的实现和优化，利用Python编程语言实现模型并进行实验验证；
第四章：研究基于深度学习的生成式自动摘要技术在信息摘要领域中的应用效果，通过实验结果分析和比较等方法，探讨和证明其应用效果；
第五章：总结和展望，对研究结果进行总结并对未来进一步研究的方向进行展望。