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面向Web论坛的自动文摘方法的研究的任务书
任务书
任务名称：面向Web论坛的自动文摘方法的研究
任务背景：随着互联网的快速发展和普及，Web论坛已经成为一种非常重要的在线社交媒体，人们在其中交流信息、分享经验、询问问题等。其中，论坛中的大量信息需要有针对性地进行提炼和总结，即自动文摘。因此，本任务旨在研究面向Web论坛的自动文摘方法，以提高论坛信息的利用效率和用户体验。
任务目标：通过对Web论坛信息的深入分析，开展系统化研究，探索适合Web论坛的自动文摘方法，并通过实验验证其有效性。
具体任务：
1.对Web论坛中的信息进行分析和总结，统计关键词出现频率，了解用户需求和喜好等因素，并从中提炼相关特征。
2.调研并比较已有的自动文摘算法，如TF-IDF、TextRank、LSA、LDA等，进一步优化算法以适应Web论坛信息的特点，并设计和实现相应的算法模型。
3.利用Python等编程语言，基于上述算法模型，开发Web论坛自动文摘工具，并进行实验验证和应用测试，通过对文摘效果的评估和对比，优化算法和实现工具的性能和效果。
4.利用机器学习或深度学习等技术，进一步提高算法的自动化、智能化和自适应性，实现精准、高效、个性化的Web论坛自动文摘功能。
任务负责人：XXX
任务成员：不少于3人
任务时间：3个月
预期成果：
1.Web论坛信息分析报告。
2.基于Web论坛信息特点的自动文摘算法模型和性能优化改进。
3.Web论坛自动文摘工具实现和测试报告。
4.满足Web论坛文本自动化、智能化、个性化需求的自适应文摘方法。
任务执行计划：
第1-2周：对Web论坛信息进行分析和总结，提炼相关特征。
第3-4周：调研和比较已有的自动文摘算法，优化算法以适应Web论坛信息的特点。
第5-6周：设计和实现基于算法模型的自动文摘工具，并进行实验验证和应用测试。
第7-8周：利用机器学习或深度学习等技术进一步提高算法的自动化、智能化和自适应性。
第9-10周：对文摘效果进行评估和对比，优化算法和实现工具的性能和效果。
第11-12周：撰写Web论坛自动文摘方法的研究报告，并进行论文撰写和发表。