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基于序列到序列神经网络模型的生成式摘要研究的开题报告
一、研究背景及意义
摘要是指从文本中抽取出关键信息，压缩成简明的语言，以便读者快速了解全文主要内容的一种文本信息加工形式。在信息爆炸的今天，如何有效地获取信息，提高阅读效率已经成为摆在人们面前的新课题。自动化文本摘要技术作为一种自动提炼信息的方法，受到了越来越多的关注。
传统的文本摘要技术主要包括抽取式和生成式摘要。抽取式摘要通常是基于词袋模型或TF-IDF模型从文本中抽取关键信息，再重新组合成摘要，但面对复杂的文本情境时，往往会丧失一定的表达能力。
而生成式摘要则能够更好地应对不同情境的复杂文本，其基本思路是先生成一条类似于自然语言的摘要句子，然后对其进行优化，直到生成的摘要符合要求。随着深度学习模型的发展，利用基于神经网络的生成式摘要模型在摘要效果上有了一定的突破。
目前，生成式摘要技术被广泛应用于新闻、科技、医学、金融等领域，如在新闻类应用中，将数据挖掘应用于新闻文本的自动摘要可以大大减轻人工编辑的负担，提高新闻编辑的效率，并且较好地保证了摘要的信息量和可读性。
因此，研究基于序列到序列神经网络模型的生成式摘要，针对不同情境的复杂文本进行自动化生成，并通过优化算法使其达到更好的效果，将会为信息提炼和阅读效率的提高带来指导性意义和引领作用。
二、研究问题及解决方案
（1）研究问题
针对基于序列到序列神经网络模型的生成式摘要，需要考虑如何：
1.选择合适的训练数据，构建摘要语料库；
2.构建合适的神经网络模型，实现语言的自动摘要；
3.优化模型，提高自动摘要的生成质量。
（2）解决方案
1.数据集的选择：需要从现有的数据集中筛选出符合摘要语料库构建的数据集，也可以采用抓取新闻相关的网页文本来获取大量的样本数据，并进行清晰、挑选、过滤和整合，形成符合模型训练要求的语料库。
2.神经网络模型的构建：采用序列到序列（Seq2Seq）模型，该模型包含编码器和解码器两个部分，编码器将输入序列转化为向量，再将向量传给解码器，解码器根据向量输出摘要序列。此外，为了提高模型的效率和减少过拟合现象，可以采用Attention机制或者Transformer网络来进行改进。
3.模型优化：可以通过改进模型的结构、增加数据集、选择合适的Loss函数等方式对模型进行优化。比如在模型训练过程中，可以结合Beamsearch等贪心搜索策略进行摘要的输出选择，同时引入拓展方法对生成内容进行再处理，以期提高生成效果。
三、研究思路
（1）数据的初筛：通过爬虫抓取大量相关文本数据，并初步清洗、过滤和整合，形成符合模型训练要求的语料库。
（2）模型的搭建：设计基于LSTM网络结构的Seq2Seq模型，采用Python和深度学习框架TensorFlow实现，包括编码器、解码器和Attention机制三部分。具体实现过程会分为数据预处理、模型构建、模型训练和模型验证等步骤。
（3）模型的优化：总结模型训练过程中遇到的问题，优化模型结构、调整参数、调节超参数、改进Loss函数等方式，对模型进行进一步优化。同时引入Beamsearch等贪心搜索策略和拓展方法对生成的内容进行处理，提高生成的效果。
四、预期贡献和创新性
该研究的预期贡献和创新性主要包括：
1.构建基于序列到序列神经网络模型的生成式摘要模型，为自动化文本摘要技术的发展提供新思路和新方法。
2.通过数据集的构建、模型优化等方式，提高生成式摘要的质量和准确性，为文本摘要的自动化水平提供技术支持。
3.对新闻报道、信息摘要等领域的信息处理和提取产生积极的促进作用，进一步提高信息的获取效率。