基于Seq2Seq的生成式自动文本摘要关键技术研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

自动文本摘要是自然语言处理领域的一个重要研究方向，旨在利用计算机自动地从原始文本中提取出简洁、准确、流畅的摘要，以帮助人们快速了解文本的主要内容。

近年来，随着互联网和信息技术的快速发展，文本数据呈现爆炸式增长，人工提取摘要已无法满足海量信息的处理需求，自动文本摘要技术的研究和应用显得尤为重要。

本选题的研究意义在于：1.提高信息获取效率：自动文本摘要技术能够帮助人们从海量文本信息中快速获取关键信息，提高信息获取效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

自动文本摘要技术研究历史悠久，经历了从基于规则的方法到基于统计学习的方法，再到基于深度学习的方法的演变。

近年来，基于seq2seq的生成式自动文本摘要技术成为了研究热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括：1.seq2seq模型在文本摘要生成中的应用：-研究不同编码器和解码器结构对摘要生成质量的影响，例如循环神经网络(rnn)、长短期记忆网络(lstm)、门控循环单元(gru)等。

-探讨注意力机制在文本摘要生成中的应用，例如软注意力机制、硬注意力机制、自注意力机制等。

2.文本表示方法：-研究不同的词向量表示方法对摘要生成质量的影响，例如word2vec、glove、fasttext等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：-深入研究自动文本摘要技术的发展历程、研究现状和未来趋势，重点关注基于seq2seq的生成式自动文本摘要技术。

-查阅相关文献，了解不同编码器和解码器结构、注意力机制、文本表示方法、解码策略、摘要评估指标等关键技术的研究进展。

-分析现有技术的优势和不足，为本研究提供理论基础和技术参考。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.探究新型seq2seq模型结构：将在传统seq2seq模型的基础上，探索更深层次的网络结构和更有效的注意力机制，以提高模型对文本信息的编码和解码能力，进而提升摘要生成的质量。

2.研究融合外部知识的文本表示方法：将尝试结合外部知识库或领域知识图，丰富文本的语义表示，以提高模型对文本语义的理解能力，进而生成更准确、更符合语义的摘要。

3.探索基于强化学习的解码策略：将尝试引入强化学习算法来优化解码过程，通过设计合理的奖励函数，引导模型生成更流畅、更连贯、更符合语法规则的摘要。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 周俊生，王东升，郭红霞，等.面向长文本的生成式文本摘要研究综述[j].计算机科学,2020,47(12):13-20.

2. 王永亮，车万翔，刘挺.文本摘要技术现状及趋势[j].计算机科学,2021,48(11):1-11.

3. 冯冲，田生伟，李蕾.基于深度学习的文本摘要方法综述[j].计算机应用研究,2020,37(10):2913-2921.