1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和信息化时代的到来，文本信息呈爆炸式增长，如何从海量数据中快速获取关键信息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研究方向，能够自动提取文本的重要内容，生成简洁、准确的摘要，有效地解决了信息过载问题，极大地提高了人们获取信息的效率。
2. 本选题国内外研究状况综述
自动文摘技术自20世纪50年代诞生以来，一直是自然语言处理领域的研究热点，经历了从基于统计的方法到基于深度学习的方法的演变。
1. 国内研究现状
国内学者在中文文本自动摘要生成方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将深入研究深度学习技术在中文文本自动摘要生成中的应用，构建基于深度学习的中文文本自动摘要生成模型，并通过实验验证模型的有效性。
1. 主要内容
1.研究中文文本自动摘要生成技术的现状和发展趋势，分析现有技术的优缺点，为本研究提供理论基础。
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：查阅国内外相关文献，了解自动文摘技术、深度学习技术、中文文本处理技术等方面的研究现状，为研究方案的设计提供理论依据。
2.数据收集与处理：收集中文文本数据，并对数据进行预处理，例如分词、去除停用词、构建词汇表等，为模型训练做好准备。
3.模型构建：设计基于深度学习的中文文本自动摘要生成模型，包括编码器模块、解码器模块以及注意力机制等关键组件，并选择合适的深度学习框架实现模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的中文文本自动摘要生成模型，该模型能够有效地提取中文文本的关键信息，生成简洁、准确的摘要。
2.构建中文文本自动摘要生成实验数据集，为中文文本自动摘要生成研究提供数据支持。
3.对模型进行优化，以进一步提高摘要生成的质量。
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）
## 参考文献
[1] 刘挺, 秦兵, 刘铭, 等. 文本情感分析: 从词汇表到深度学习[J]. 软件学报, 2015, 26(9): 2107-2134.
[2] 徐静, 刘晓东. 自动文摘技术综述[J]. 情报学报, 2015, 34(4): 339-353.
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