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”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，并在信息检索、问答系统、自动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，以及促进机器阅读理解技术的应用落地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，机器阅读理解技术在国内外都取得了显著的进展，各种模型和算法层出不穷。
1. 国内研究现状
国内的机器阅读理解研究起步稍晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.机器阅读理解技术概述:介绍机器阅读理解的概念、发展历程、研究意义以及应用领域等，为后续章节的展开奠定基础。
2.机器阅读理解模型:重点介绍机器阅读理解的模型结构，包括传统的基于规则的方法和基于深度学习的方法，以及近年来取得突破性进展的预训练语言模型，并对不同模型的优缺点进行分析比较。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、理论分析、模型构建、实验验证等方法，对机器阅读理解技术进行深入研究。
1.文献研究：查阅国内外相关文献，了解机器阅读理解技术的发展历程、研究现状、主要模型、关键技术以及应用领域等，为研究工作的开展奠定理论基础。
2.理论分析：在文献研究的基础上，对机器阅读理解技术进行深入的理论分析，包括模型结构、算法原理、优缺点比较等，并结合具体案例进行分析。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将尝试结合最新的研究成果，对传统的机器阅读理解模型进行改进和优化，以提高模型在复杂场景下的性能。
1.探索新的文本表示方法：传统的文本表示方法，例如词袋模型、TF-IDF等，难以捕捉文本中的语义信息。
本研究将探索新的文本表示方法，例如预训练语言模型、图神经网络等，以提高模型对文本语义的理解能力。
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] 徐 睿，郭 锋，桥 萌，等. 预训练模型驱动的机器阅读理解综述[J]. 软件学报，2022, 33(9): 3201−3225.
[2] 刘 挺，韩 先，郭 锋，等. 知识图谱与文本理解[J]. 计算机学报，2021, 44(1): 1−32.
[3] 车 万翔，刘 铭，刘 知远. 预训练语言模型：现状与展望[J]. 计算机学报，2021, 44(7): 1289−1306.
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