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融合文本主题信息的中文生成式自动摘要研究的任务书
一、课题背景及意义
随着信息时代的发展，各种类型的文本数据呈爆炸式增长，而且数据的多样性和复杂性也越来越高。面对如此庞杂的文本数据，如何快速准确地获取其中的重要信息，对于人们进行有效决策和利用文本数据资源具有重要意义。目前，使用机器学习自动抽取文本摘要的方法已经广泛应用于文本处理领域，然而，现有的文本摘要方法在处理中文文本时的表现相对较差，需要进一步的优化和改进。
中文文本具有语义多义性和信息冗余性等特点，这使得自动化生成式摘要的难度增加。目前，中文文本的自动生成式摘要主要采用基于统计模型和基于深度学习的方法。以基于统计模型的方法为例，其主要基于词频、句子长度、句子位置等指标进行整合计算，构建出抽取式摘要模型。这种方法的优点在于实现简单、计算速度快，但是存在精度不高、缺乏表现上下文信息等缺点。基于深度学习的方法相较于基于统计模型的方法，在抽取句子的长时信息和表现上下文信息方面具有更好的表现。然而，在中文自动生成式摘要的问题上，深度学习方法在模型优化、数据处理等方面还存在不足之处。
因此，本课题旨在通过深入研究中文文本自动生成式摘要，并将主题信息融入生成式摘要模型中，以进一步提高自动生成摘要的准确性和可靠性。
二、研究内容
1.系统梳理中文自动生成式摘要相关研究文献，对已有的中文自动生成式摘要模型进行分析、比较，并综合考虑中文文本的特点，寻找适合中文文本生成式摘要的方法；
2.将主题信息融合到中文文本的生成式摘要模型中，构建主题信息自动生成式摘要模型；
3.在已有的公开数据集上，实现主题信息自动生成式摘要模型的实验验证，并与已有的中文自动生成式摘要模型进行比较。在此基础上，进行模型参数的优化，提高模型的准确性和可靠性；
4.验证模型的实际效果，分析模型的适用性和可扩展性，进行应用案例的研究，探索模型的实际应用效果。
三、研究意义
1.提高中文自动生成式摘要的准确性和可靠性，为文本处理提供更加高效和智能化的解决方案；
2.探索主题信息在自动化生成式摘要中的融合应用，为自动抽取主题摘要做出更多的理论和实践贡献；
3.做出一项对中文文本特点的探索和分析，为后续中文文本的相关研究提供参考依据；
4.创新性地研究了将主题信息融入生成式摘要模型中，为中文文本数据挖掘提供了新的方向和思路。
四、预期成果
1.对中文文本生成式摘要的研究成果，包括理论探讨、方法研究、实验验证和应用案例研究等；
2.具有代表性的主题信息自动生成式摘要模型，能够在准确性和可靠性上超过已有的中文自动生成式摘要模型，并能够适用于不同类型的中文文本数据；
3.演示了该模型在特定应用场景中的应用效果，如商业决策、新闻媒体等领域的智能辅助处理。
五、研究方法、技术路线及进度计划
1.研究方法：系统结合文献综述、模型设计、实验验证和应用案例研究等多种方法，实现自动生成式摘要算法模型的探究；
2.技术路线：
（1）基于自然语言处理技术和机器学习技术的中文自动生成式摘要算法模型；
（2）混合生成模型，融合主题信息，实现抽象生成式摘要的预测；
（3）多组实验分析模型的准确率和交叉验证；
（4）应用案例分析，评价模型在不同场景中的适用情况。
3.进度计划：
阶段时间完成事项
初期阶段2021.9-2021.12研究立项、调查
中期阶段2022.1-2022.6文献综述、机器学习算法模型梳理
中期阶段2022.7-2022.9抽象生成式摘要预测模型设计、实验验证
后期阶段2023.1-2023.8应用案例研究、论文编写、答辩
六、预期目标
通过本课题的研究，旨在构建适用于中文文本的生成式自动摘要模型，在准确性和可靠性上具有更好的表现，为真实世界中各类文本数据的知识提取、智能化分析提供可参考的方法和技术。