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基于生成式的文本自动摘要技术研究的任务书
一、研究背景与意义
随着互联网和大数据技术的飞速发展，人们每天接触和产生的信息量日益增加，这也就导致人类阅读的效率大大降低。因此，如何高效地浏览和获得需要的信息成为了一个急需解决的问题。
文本自动摘要技术就是针对这个问题而产生的一种解决方案。其主要目的是从一篇文本中提取出最具有代表性的信息片段，从而达到节省时间和提高阅读效率的目的。随着自然语言处理技术的发展和深度学习算法的广泛应用，文本自动摘要技术也已经取得了一定的成果。但是，当前的文本自动摘要技术还存在一些问题和挑战，例如摘要的准确性和完整性不足，对于长篇幅和多领域的文本摘要困难等等。
因此，进一步研究和提高文本自动摘要技术的准确性和适用性，对于加快信息处理效率和提高人们日常生活和工作效率具有重要意义。
二、研究内容
本文研究的是基于生成式的文本自动摘要技术。生成式摘要是指根据已有的文本生成一段新的摘要文本。相比抽取式摘要，生成式摘要可以更加灵活自由，准确度相对也更高。但是，生成式摘要也存在较多的挑战和难点。
因此，本文在对生成式摘要技术进行总结和分析的基础上，提出了以下的研究内容：
1、研究生成式摘要模型的基本思路和方法，包括词向量表示、编码器-解码器模型、注意力机制等等。
2、研究生成式摘要模型的优化和改进方法，包括损失函数、学习率调整、模型结构优化等等。
3、研究生成式摘要模型的应用场景和适用性，包括新闻摘要、科技论文摘要、医疗文献摘要等等。
4、评估生成式摘要模型的性能和效果，包括计算自动摘要评估指标、与人工摘要进行对比评估等等。
5、对比生成式摘要模型与其他自动摘要技术的优缺点，并提出进一步改进和完善的方案。
三、研究方法
本文主要采用了以下研究方法：
1、文献综述法。对当前文本摘要技术的研究现状进行综述和分析，总结各个生成式摘要模型的优缺点和改进方向。
2、实验比较法。在各个场景下，选取多个生成式摘要模型进行实验，评估其性能和效果，找出不同自动摘要模型的优劣之处。
3、案例分析法。通过实际案例和应用场景，分析不同自动摘要技术的适用性和实用性，并提出具体的改进方案。
四、研究意义和预期成果
本文的主要意义在于提高生成式摘要技术的准确性和效率。通过研究和优化生成式摘要模型，实现对各类文本的精准摘要，提高文本处理效率和人们的信息获取效率。
本文的预期成果包括：
1、对生成式摘要技术的总体优缺点和瓶颈进行全面综述和分析。
2、建立针对生成式摘要技术的模型体系和评估体系，为生成式摘要技术的研究和应用提供基础。
3、探究生成式摘要技术在不同领域的适用性和效果，如新闻、科技论文、医疗文献等等。
4、针对生成式摘要技术的不足，提出进一步的改进和完善方案。
五、结论
本文主要研究了基于生成式的文本自动摘要技术，并提出了具体的研究内容和方法。通过对不同模型和应用场景的分析，本文对生成式摘要技术的目前状况和未来发展方向做出了一定量的预判和分析。
虽然生成式摘要技术还存在不少挑战和难点，但是我相信通过不断地研究和改进，它将会成为一种更为精准和高效的文本自动摘要技术，并广泛应用于不同领域和场景中。