1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的迅猛发展和信息爆炸时代的到来，人们每天都面临着海量信息的冲击。
如何从这些信息中快速准确地获取所需内容成为亟待解决的问题。
自动文摘技术作为自然语言处理领域的重要分支，旨在利用计算机自动地从原始文本中提取关键信息，生成简洁、流畅、保留原文主要内容的摘要，从而有效地缓解信息过载问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动文摘技术作为自然语言处理领域的研究热点，已经取得了显著的进展，但短文本自动摘要技术由于其自身的特点和难点，仍面临着挑战。
1. 国内研究现状
国内学者在短文本自动摘要领域开展了一系列研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.深入研究短文本的特点和摘要难点，分析短文本的长度限制、信息压缩需求、语义结构特点等因素对摘要的影响，以及现有摘要方法在处理这些难点时的局限性。
2.探索和改进适用于短文本摘要的深度学习模型。
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:广泛查阅国内外有关自动文摘、短文本处理、深度学习等领域的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型构建阶段:在深入研究短文本特点和现有摘要方法的基础上，探索和改进适用于短文本摘要的深度学习模型。
尝试结合注意力机制、Transformer等技术，设计能够有效捕捉短文本关键信息和语义关系的模型结构，并对模型的训练方法和参数进行优化。
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.模型方面:针对短文本的特点和摘要难点，探索和改进适用于短文本摘要的深度学习模型，例如结合注意力机制、强化学习等技术，提高模型对短文本语义理解和关键信息提取的能力。
2.数据方面:构建大规模、高质量的短文本摘要数据集，为模型训练和评估提供数据基础，并推动相关领域的研究。
3.应用方面:开发短文本自动摘要系统，并在新闻摘要、评论摘要、社交媒体摘要等实际应用场景中进行测试和优化，验证算法的有效性和实用性，并为相关应用提供技术支持。
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] 李蕾,王俊红.面向短文本的抽取式自动文摘方法[J].计算机应用研究,2022,39(04):1009-1014 1020.
[2] 邵艳秋,刘华,李玉,等.融合句子位置和语义信息的短文本摘要方法[J].计算机科学,2022,49(01):202-209.
[3] 孙承杰,谢丽萍,李培峰,等.融合多特征图注意力的中文短文本摘要模型[J].计算机科学,2021,48(12):136-143.
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