基于仿射傳播算法的多文檔摘要系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于仿射傳播算法的多文檔摘要系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，文本數(shù)據(jù)正以爆炸性的增長(zhǎng)速度被產(chǎn)生和積累。面對(duì)如此多的文本數(shù)據(jù)，如何快速準(zhǔn)確地提取其中最重要的信息成為了一個(gè)重要的問題。因此，自動(dòng)文本摘要技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。文本摘要技術(shù)是對(duì)文本進(jìn)行內(nèi)容壓縮和信息提取的一種技術(shù)。其中，多文檔摘要技術(shù)是針對(duì)多個(gè)文本進(jìn)行信息提取的一種技術(shù)。傳統(tǒng)的多文檔摘要技術(shù)主要是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的，并且都有其局限性。近年來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的多文檔摘要技術(shù)取得了很好的效果并廣泛使用。二、選題意義多文檔摘要技術(shù)在許多領(lǐng)域中都有應(yīng)用，如新聞報(bào)道、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、商品評(píng)論和社交媒體等。這些領(lǐng)域中都需要從大量的文本數(shù)據(jù)中提取最重要的信息，以便用戶更快速地了解和獲得所需的信息。但當(dāng)前大部分多文檔摘要系統(tǒng)的算法存在一定的缺陷和局限性，如主題突出不夠、抽取的信息不夠嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。因此，設(shè)計(jì)一種基于仿射傳播算法的多文檔摘要系統(tǒng)完成多文檔摘要的任務(wù)，將對(duì)于多文檔摘要技術(shù)的發(fā)展有積極的推動(dòng)作用。三、研究思路首先收集相關(guān)的多篇文本數(shù)據(jù)，然后使用預(yù)處理技術(shù)，如分詞、詞性標(biāo)注、停用詞和命名實(shí)體識(shí)別等對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。接著，將文本數(shù)據(jù)輸入到基于仿射傳播算法的多文檔摘要系統(tǒng)中，利用該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)多文檔的內(nèi)容壓縮和信息提取。在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，需要考慮如何構(gòu)建基于仿射傳播算法的生成模型，以及如何將其應(yīng)用到多文檔摘要中。四、預(yù)期成果基于仿射傳播算法的多文檔摘要系統(tǒng)，靈活、自適應(yīng)、可拓展性強(qiáng)，在多文檔摘要任務(wù)上能夠得到有效實(shí)現(xiàn)。同時(shí)能夠提供以下幾方面的性能：1.系統(tǒng)能夠進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，在學(xué)習(xí)的過程中能夠根據(jù)用戶的反饋和需求對(duì)生成的結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。2.系統(tǒng)的生成結(jié)果能夠較為精準(zhǔn)地反映出文本中的重點(diǎn)信息和主旨，提供用戶快速抓取文本中的核心思想或主題。3.系統(tǒng)能處理多種形式的文本，且能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)于多源、多領(lǐng)域文本的自動(dòng)分析和摘要。五、預(yù)期工作安排第1~2周：收集和整理多篇文本數(shù)據(jù)，并使用預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行處理。第3~5周：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于仿射傳播算法的生成模型，并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行初步測(cè)試。第6~7周：對(duì)系統(tǒng)的算法和模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，并進(jìn)行性能測(cè)試。第8~10周：進(jìn)一步驗(yàn)證系統(tǒng)的性能，總結(jié)并撰寫開題報(bào)告，準(zhǔn)備競(jìng)賽報(bào)名。六、參考文獻(xiàn)[1]Barrios-AranibarD,BottS-N,GervásP,etal.Multi-documentsummarizationwithtopicmodels:Asystematicreview[J].ExpertSystemswithApplications,2019,129:228-246.[2]FangY,XiongX,HuY.Asurveyonmulti-documentsummarization[J].JournalofComputerScienceandTechnology,2016,31(1):17-38.[3]WangH,LiY,WangY.Multi-documentsummarizationbasedonclusteringandfrequentpatternmining[J].ExpertSystemswithApplications,2019,130:135-145.[4]ErkanG,RadevDR.LexRank:Graph-basedlexicalcentralityassalienceintextsummarization[J].JournalofArtificialIntelligenceResearch,2004,22:457-479.[5]ChenJ,LiuY,WangZ.AHybridApproachtoMultidocumentSummarizationBasedonTextCategorizationandSentenceE