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英文自动文摘的研究与实现的任务书
任务书
任务名称：英文自动文摘的研究与实现
任务描述：
随着互联网技术的发展，信息的批量化和普及化已经成为了当代社会的主要特征之一。然而，由于信息的海量化和复杂化，用户在获取和处理信息时往往会遇到语言、时间、空间等方面的问题。因此，信息摘要技术的出现为用户提供了一条缩短信息获取和处理时间、提高信息筛选和处理效率的途径。
信息摘要技术涉及到自然语言处理和机器学习等领域，其主要任务是从一篇较长的文本中提取出重要的信息组成一个简洁的、符合要求的摘要。在实际应用中，由于其能够为用户提供实用的、易于理解的文本内容概括，因此广泛用于新闻报道、科技文献、商业策划等领域。
本任务的目的是设计并实现一种基于机器学习和自然语言处理的英文自动文摘算法，以自动地生成文章的摘要。任务包括但不限于以下几个方面：
1.理论研究与分析
1.1.了解目前信息摘要技术在自然语言处理和机器学习领域的研究现状和应用趋势；
1.2.探究关键词抽取和句子关联的算法思路，并分析其优劣；
1.3.了解目前机器学习算法在自然语言处理领域的应用现状，以及深度学习算法在自然语言处理领域中的应用；
2.开发与实现
2.1.构建适用于多种类型文本的信息摘要模型；
2.2.改进和优化传统的信息摘要算法，提高算法模型的处理速度和数据处理效率；
2.3.设计并实现完整的信息摘要系统，包括前端界面设计和调用后台算法实现的系统架构；
3.实验与测试
3.1.收集一定量的英文文章，并进行数据的预处理和清理；
3.2.对实现的算法模型进行实验和测试，分析其对不同维度文章的处理效果和准确率；
3.3.通过对比实验结果和评估指标，比较本任务实现的算法模型与其他经典算法模型的优劣和差异性。
参考文献：
1.Nallapati,R.,&Zhou,B.(2017).Summarunner:Arecurrentneuralnetworkbasedsequencemodelforextractivesummarizationofdocuments.arXivpreprintarXiv:1611.04230.
2.Devlin,J.,Chang,M.W.,Lee,K.,&Toutanova,K.(2018).Bert:Pre-trainingofdeepbidirectionaltransformersforlanguageunderstanding.arXivpreprintarXiv:1810.04805.
3.Alexopoulou,D.,Maragos,P.,&Potamianos,A.(2006).Automatictextsummarizationbasedonweightedfinite-statetransducers.IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,14(5),1714-1725.
4.Liu,X.,&Liu,G.(2010).Researchandimplementationoftextsummarizationbasedonclusteringalgorithm.JournalofComputationalInformationSystems,6(7),2333-2339.
任务要求：
1.任务时间：本任务周期为两个月，按照任务书中的内容依次完成任务；
2.编程语言：本任务主要使用Python语言实现；
3.实验环境：本任务在Linux系统下进行实验，并使用JupyterNotebook作为编程环境。
4.评估指标：本任务实现的算法模型，主要评估指标包括提取的关键词、引用的句子、文章长度、提取速度和摘要质量等；
5.任务成果：通过任务实现，最终要完成一份详细的任务报告，报告应包括对任务背景、任务需求、实现算法和实验评测结果等方面的说明和分析。同时，需要提交完成的程序代码和可视化界面截图。
任务启动时间：2022.01.01
任务预计结束时间：2022.02.28