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基于主题特征的问答文本摘要生成研究的任务书
任务书：基于主题特征的问答文本摘要生成研究
一、任务背景
随着互联网时代的到来，信息泛滥的问题日益严重，人们在获取信息的过程中，需要快速筛选、阅读，并且获取必要的信息。传统的方法是通过阅读整篇文章来获取所需的信息，但阅读量大、时间长，且大部分文章都存在冗余和无用的信息。因此，对于一些复杂的问题，一个简短的全面的文本摘要显得非常必要，可以使读者更加高效地了解文章的主要内容，并得出结论。
在实际应用场景中，问答系统受到广泛的关注。由于问答系统的使用场景多样，如网络搜索、智能语音交互、智能客服等，因此，从问答系统中提取有用的信息，生成精炼的文本摘要具有很高的应用价值。而基于主题特征的问答文本摘要生成方法更是可以充分挖掘文本语料中蕴含的主题信息，从而在摘要的质量上作出进一步的提升。
二、任务目标
本次研究的主要目标是探究基于主题特征的问答文本摘要生成方法，实现对问答文本的重点信息抽取和总结的功能，生成高质量的文本摘要。具体包括以下几个方面：
1.设计并实现一个基于主题特征的问答文本摘要生成模型，通过抽取问答对中的主题信息，生成相应的重点信息摘要。
2.构建一个大规模的问答数据集，包括多个领域的问答对，用于训练和测试模型的性能和效果。
3.基于人工标注的问答摘要数据集，进行模型评估和比较分析，探究模型的性能和效果。
4.分析并讨论模型的优缺点，探究其在实际应用中的可行性和可扩展性。
三、研究内容
本次研究主要包括以下几个研究内容：
1.问答文本摘要生成方法的研究：本次研究将探究基于主题特征的问答文本摘要生成方法，通过对问答元素中的主题信息进行挖掘和重构，实现对文本摘要的快速生成。
2.问答数据集构建：本次研究将构建一个大规模的问答数据集，包括多个领域的问答对，用于训练和测试模型的性能和效果。
3.模型实现和评估：本次研究将基于构建好的问答数据集，设计并实现一个基于主题特征的问答文本摘要生成模型，并通过人工标注的问答摘要数据集进行模型评估和比较分析。
4.实验结果分析和总结：本次研究将分析并讨论模型的优缺点，探究其在实际应用中的可行性和可扩展性，并对研究结论进行总结和分析。
四、进度安排
第一阶段（1-2周）：收集和整理相关文献，深入了解问答摘要生成任务与技术，研究问答摘要生成的相关方法与技术。
第二阶段（2-4周）：构建问答数据集，包括数据清洗、标注等工作，用于训练和测试模型。
第三阶段（4-6周）：设计并实现基于主题特征的问答文本摘要生成模型，并进行算法调优和参数调整。
第四阶段（6-8周）：基于人工标注的问答摘要数据集进行模型评估和比较分析，并分析模型的优缺点。
第五阶段（8-10周）：结合实验结果，对研究结论进行总结和分析，并撰写研究报告。
五、任务要求
1.对自然语言处理、问答摘要等领域有一定的了解，熟悉主题模型、序列建模和深度学习框架等技术。
2.具有良好的编程能力，熟练掌握Python等编程语言。
3.能够独立完成数据预处理、模型训练等工作，并进行数据分析和模型评估等相关工作。
4.具有较强的团队协作和沟通能力，在任务分工、进度安排和研究报告撰写等方面积极参与。
六、参考文献
1.丁奇,葛行知.知识图谱技术及其应用[M].机械工业出版社,2018.
2.魏松,李翔,张梦琦.知识图谱综述:概念、构建和应用[J].计算机研究与发展,2018,55(1):1-25.
3.刘军,廖晖,谢伟等.中文文本的关键字抽取研究[J].计算机工程与应用,2019,55(8):38-41.
4.Qiu,S.etal.NeuralSequenceLearningModelsforQuestionAnswering.CIKM,2015.
5.Zhong,S.etal.LearningtoExplainEntityRelationshipsviaSubgraphExtractionandEncoding.EMNLP,2018.