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中文新闻多文档文摘关键技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
中文新闻文本一般都含有大量的信息，其中包括文本的关键信息和主题，如人物，地点，事件等。因此，中文新闻文本的多文档文摘技术的研究，对于提高信息提取和分析的效率、减少信息浪费、促进新闻产业的发展，具有重要的意义和前景。
目前，国内外对中文新闻的多文档文摘技术的研究仍较为薄弱，需要进一步深入研究和探讨，以期探索得出高效、可靠的中文新闻多文档文摘方法，以很好地完成信息提取和分析的任务。
二、研究目标
本次研究的目标是深入研究中文新闻多文档文摘技术，探索高效、可靠的多文档文摘关键技术，并尝试解决以下问题：
1.中文新闻多文档文摘的自动化处理方法和算法；
2.中文新闻多文档文摘中文本重要性计算算法，自动抽取每篇文档的关键信息；
3.针对不同领域的新闻文本进行分类研究，以达到更好的文本摘要效果。
三、研究内容
本次研究需要解决的问题包括：
1.中文新闻多文档文摘中的信息提取和聚合：设计自然语言处理算法，结合机器学习方法和深度学习算法，实现文本的自动化处理；
2.中文新闻多文档文摘中的文本重要性计算算法：借鉴PageRank算法，设计基于链接分析的文本重要性计算；
3.中文新闻多文档文摘中的分类研究：综合考虑文档中的词汇、共现及文本结构等特征，设计有效的文本分类方法，使得分类结果更加准确、更符合实际。
四、研究方法
1.实现中文新闻文摘的自动化处理方法和算法，结合最新的NLP技术，采用机器学习和深度学习算法进行研究。
2.设计基于链接分析的文本重要性计算算法，综合考虑关键词频率、词汇、链接等各种特征，以提高摘要的质量。
3.采用多种分类算法和集成方法，进行分类研究，以提高分类的准确性和可靠性。
五、研究计划
时间安排及研究内容：
第一年：
1.文本预处理技术研究（3个月）；
2.中文新闻多文档文摘自动化处理方法研究（6个月）；
3.基于链接分析的文本重要性计算算法研究（3个月）。
第二年：
1.信息聚合算法研究（6个月）；
2.集成分类算法研究（6个月）；
3.实现系统原型（3个月）。
第三年：
1.系统优化与性能测试（6个月）；
2.文章撰写与论文发表（6个月）。
六、研究成果
1.提交研究报告，并在国家高水平期刊上发表论文；
2.基于研究成果，开发出简单易用、性能优异的中文新闻多文档摘要工具软件。
七、研究团队
本次研究团队由多名具备扎实的自然语言处理和计算机科学背景的博士、硕士组成，研究过程中，将聚焦研究内容，并不断针对中文新闻多文档文摘等问题进行讨论和探讨，力求达到研究目标。
八、预期收益
通过本次研究，将提高中文新闻多文档摘要技术水平，为企业、新闻机构等提供更好、更准确的数据信息，并进一步推动中文文本处理和分析的发展，增强国内外市场竞争力。