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基于深度学习的文本摘要生成方法研究的任务书
一、研究背景和意义
随着信息技术的快速发展，数据量不断增加，特别是在互联网时代，用户产生的数据和信息数量呈指数级增长，给人类获取和处理信息带来极大的困难。因此，自动文本摘要成为了解决这一问题的有效途径。文本摘要任务是自然语言处理领域的重要研究方向之一，被广泛应用于信息检索、新闻报道、商业分析等领域。
传统的文本摘要方法通常基于统计学方法或规则，这种方法依靠人工定义的规则和特征进行文本提取和简化，难以处理较为复杂的语言表达。近年来，深度学习技术迅速发展，使得基于神经网络的文本摘要模型的研究受到了关注。基于深度学习的文本摘要模型不仅能够更加精准和高效地摘取重要信息，而且可以自动学习文本中隐藏的语言规律，从而提高生成摘要的语言自然度和可读性。
本研究的目的是研究基于深度学习的文本摘要生成模型，探索如何利用神经网络进行文本摘要的特征提取和摘要生成，提高文本摘要的自动化程度和自然度，并在实际应用中评估该模型的性能。
二、研究内容和方法
1.文本摘要的定义及基本方法
*研究文本摘要的定义，摘要生成的目标和任务；
*分析传统的文本摘要方法，包括统计方法和规则方法。
2.基于深度学习的文本摘要生成模型
*研究深度学习在文本摘要中的应用；
*探索基于神经网络的文本摘要模型，包括编码器-解码器模型、递归神经网络和卷积神经网络等；
*研究深度学习中的注意力机制，探索如何利用注意力机制增强文本摘要生成模型的性能。
3.数据处理和评估
*构建文本摘要数据集；
*研究数据预处理方法，包括分词、词向量嵌入和序列填充等；
*使用自动评估指标对模型进行性能评估，包括ROUGE指标和BLEU指标；
*通过人工评估来评估模型的输出质量。
三、研究计划
1.第一阶段：文本摘要的定义和基本方法研究（2周）
*研究文本摘要的定义和任务，回顾传统的文本摘要方法；
*编写详细的文献综述。
2.第二阶段：基于深度学习的文本摘要生成模型研究（4周）
*探索深度学习在文本摘要中的应用；
*研究基于神经网络的文本摘要模型；
*研究深度学习中的注意力机制。
3.第三阶段：数据处理和评估研究（2周）
*构建文本摘要数据集；
*研究数据预处理方法；
*使用自动评估指标对模型进行性能评估。
4.第四阶段：结果分析和总结（2周）
*通过人工评估来评估模型的输出质量；
*分析结果，得出结论；
*撰写论文。
四、预期成果
1.一份关于基于深度学习的文本摘要生成模型的研究论文；
2.一个基于深度学习的自动文本摘要生成模型，能够生成高质量、自然流畅的文本摘要；
3.一个文本摘要数据集，供其他研究者使用和参考；
4.一个检验论文结果的评估工具，可以用于后续研究。