基于云模型的中文面向查询多文档自动文摘研究的任务书.docx

基于云模型的中文面向查询多文档自动文摘研究的任务书
任务书
任务名称：基于云模型的中文面向查询多文档自动文摘研究
任务背景：
随着信息技术的快速发展，信息量爆炸式增长，人们在处理信息过程中遇到的困难也越来越多。在多文档信息检索中，用户面临着过多的信息量并难以找到所需信息的问题。因此，需要一个高效的自动文摘技术来实现对海量文本的快速摘要，帮助用户准确、快速地获取所需文本信息。
任务描述：
基于云模型的中文面向查询多文档自动文摘研究，旨在开发一种能够自动识别并抽取多篇中文文档中的关键信息进行摘要的技术。该任务主要包含以下几个方面：
1.对各种自动文摘技术进行深入研究和分析，了解其优缺点及适用范围。
2.研究云模型的理论基础，分析其在自动文摘中的应用价值。
3.通过数据挖掘技术对多篇中文文档进行筛选、匹配、分类和分析，提取出关键信息和概念。
4.设计并实现一种基于云模型的自动文摘算法，使其能够自动抽取关键信息并生成简要摘要。
5.测试所开发的算法并对其性能进行评估。评估结果应包括算法的准确性、速度、可扩展性等方面。
任务要求：
1.研究者需要掌握多文档自动文摘、云模型理论及自然语言处理等相关专业知识。
2.研究者应具备一定的编程能力和数据分析能力。
3.使用的数据集应包含多篇中文文档，并且数据量足够大以保证算法的准确性和稳定性。
4.实验结果需要在一定数目的测试用例上进行评估，并且需将评估结果进行可视化分析。
5.最终实验报告应包含详细的研究分析、算法实现、实验结果和评估等内容。
任务时间：
本任务的完成时间为3个月，包括文献调研、算法设计、实现、测试和写作等环节。
任务费用：
本任务的预算为人民币20万元。其中，主要费用包括研究人员工资、硬件、软件及实验所需的其它开支等。
任务完成标准：
1.提交项目规划书和详细研究计划书。
2.提交研究报告，包含详细的研究分析、算法设计、实现、测试和评估结果等。
3.完成相应的论文发表和专利申请。
4.提出可行的应用建议，在实际应用中得到验证。
5.项目管理和经费使用情况得到良好评价。
参考文献：
1.Barzilay,R.andElhadad,M.1997.Usinglexicalchainsfortextsummarization.InProceedingsoftheIntelligentScalableTextSummarizationSymposium,Orlando,Florida.
2.Carbonell,J.andGoldstein,J.,1998.Theuseofmmr,diversity-basedrerankingforreorderingdocumentsandproducingsummaries.InProceedingsofSIGIR,pp.335-336.
3.刘洋.中文文本自动摘要技术的研究与实现[D].大连理工大学,2008.
4.陆峰.基于分类词汇多文档自动文摘研究[D].胜利油田职工大学,2014.
5.张笑雨.基于云模型和信息熵的多文档自动摘要研究[D].四川大学,2018.