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基于超图的文本摘要与关键词协同抽取研究的开题报告
一、选题背景
随着现代社会信息化的加速发展，我们每天都在接收大量的信息，尤其是在互联网时代，每时每刻都有大量的文本信息被发布到互联网上。这些信息数量巨大，难以全面理解和消化，而我们又想要快速获取关键信息，因此文本摘要和关键词抽取技术的应用就成为了必要的研究方向。
目前，文本摘要和关键词抽取技术已经成为自然语言处理领域的热点研究方向之一。文本摘要技术指将一篇文章中内容概括地提炼出来，大幅度减少文章的篇幅，同时保留文章的关键信息。关键词抽取技术指从一篇文章中自动识别出最重要的若干个关键词，方便人们更快速准确地找到相关信息。
二、研究目的与意义
当前，大量的文本信息让人们难以快速获取到自己需要的信息，这就需要更加高效准确地提取出文本摘要和关键词来。因此，本研究将基于超图模型，从文本抽取的角度出发，探索文本摘要与关键词协同抽取的研究，并以此为基础，采用相关算法对文本信息进行分析，高效提取出文本摘要和关键词，提高信息检索的准确性和效率。
三、研究方法
1.文本预处理：包括文本分段、中文分词、停用词过滤、关键词提取等。
2.实现超图模型：采用超图模型，将每篇文章抽象成节点，将句子或单词等元素作为超图的边，构建文本的超图模型。
3.聚类算法：由于每个句子包含的信息不同，将每个句子看成一个节点，对节点进行聚类，形成一些类别，每个类别代表了一种语义的信息。
4.文本摘要生成：将聚类后的数据进行整理和筛选，生成文本摘要。
5.关键词抽取：采用TF-IDF算法对每篇文章中的单词进行权重计算，选择Top-K个重要的单词作为关键词。
四、预期成果与价值
本研究将继承以往文本摘要和关键词抽取方法的优点，采用超图模型，实现文本信息的精确提取，并生成相应的文本摘要和关键词。本方法具有以下优点：
1.针对较大型文本的摘要生成和关键词抽取能力较强。
2.使用超图模型，聚类算法更好地把握语义信息。
3.对目前主流的TF-IDF算法进行了扩展，提高了准确性和可扩展性。
本研究的成果将有助于提高信息检索的准确性和效率，为人们提供精准的信息服务，适合于文本信息处理系统、搜索引擎等多个领域的应用。