1. 本选题研究的目的及意义
机器阅读理解作为自然语言处理领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够像人类一样“理解”自然语言文本，并从中找到问题的答案。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，机器阅读理解技术取得了显著的进步，并在问答系统、信息抽取、文本摘要等领域展现出巨大的应用潜力。
本选题的研究对于推动人工智能技术的发展，促进相关产业的升级具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，机器阅读理解技术发展迅速，成为人工智能领域的研究热点。
国内外学者在该领域展开了广泛的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容将围绕机器阅读理解技术的核心问题展开，具体包括：
1.机器阅读理解技术概述:介绍机器阅读理解技术的定义、发展历程、研究意义以及应用领域。
2.机器阅读理解相关理论基础:阐述机器阅读理解技术所依赖的自然语言处理、深度学习、注意力机制等理论基础，为后续内容的理解做好铺垫。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、模型分析、实验研究等方法，并按照以下步骤逐步展开：
1.文献研究阶段：深入调研国内外机器阅读理解技术领域的最新研究成果，阅读相关文献，了解该领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为后续研究提供理论基础和方向指导。
2.模型分析阶段：对比分析现有机器阅读理解模型的结构特点、优缺点以及适用场景，深入理解不同模型背后的设计思想和技术路线，为后续研究提供借鉴和参考。
3.实验研究阶段：基于现有数据集，对不同类型的机器阅读理解模型进行实验评估，分析其性能差异，并尝试提出改进方案，以提高模型的性能和泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.系统性梳理机器阅读理解技术的发展脉络:从早期基于规则的方法到基于统计学习的方法，再到如今基于深度学习的方法，系统性地回顾和总结机器阅读理解技术的发展历程，并分析不同阶段的特点和局限性，为后续研究提供历史借鉴。
2.提出改进的机器阅读理解模型:针对现有模型的不足，尝试提出改进方案，例如引入新的网络结构、设计新的训练策略等，以提高模型的性能和泛化能力，并在公开数据集上进行验证。
3.探索构建面向特定领域的机器阅读理解模型:针对特定领域的文本特点和应用需求，尝试构建面向特定领域的机器阅读理解数据集，并在此基础上训练和优化模型，以提升模型在特定场景下的性能。
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] 车万翔,崔一鸣,郭江,等.自然语言处理:基于预训练模型的方法[M].北京:电子工业出版社,2021.
[2] 刘挺,车万翔.自然语言处理—依存句法分析[M].北京:机械工业出版社,2020.
[3] 宗成庆.统计自然语言处理(第2版)[M].北京:清华大学出版社,2013.
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