基于Web的新聞事件演進式圖文摘要自動生成系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)的開題報告

基于Web的新聞事件演進式圖文摘要自動生成系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)的開題報告一、選題背景和意義隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的新聞事件被發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)上。這些新聞事件的信息量龐大，人們需要耗費大量的時間和精力才能夠了解它們的演進過程和最終結(jié)果。因此，如何利用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，實現(xiàn)自動化的新聞事件演進式圖文摘要，成為了一個重要的研究方向。本系統(tǒng)旨在基于Web實現(xiàn)一個新聞事件演進式圖文摘要自動生成系統(tǒng)，通過對新聞事件的收集、處理和分析，生成易于閱讀和理解的文字與圖表，幫助用戶快速了解一個新聞事件的演進過程和最終結(jié)果，提高信息獲取和處理的效率。二、相關(guān)研究現(xiàn)狀分析自動摘要技術(shù)是近年來自然語言處理領(lǐng)域的一個研究熱點，其中包括基于統(tǒng)計方法、基于機器學(xué)習(xí)和基于深度學(xué)習(xí)等不同的方法。目前，已經(jīng)有一些相關(guān)的自動化摘要系統(tǒng)被開發(fā)出來，如TextRank[1]和LexRank[2]。針對新聞事件的自動化摘要，也有一些研究成果，如事件檢測、情感分析和關(guān)系抽取等。文獻[3]利用模型預(yù)測早期事件發(fā)展中涉及的角色和關(guān)系，以確定一個事件的發(fā)展方向。文獻[4]結(jié)合事件本身和相關(guān)的外部因素，采用一種基于語義的方法來進行事件演進預(yù)測和分析。三、研究內(nèi)容和研究計劃本項目計劃利用Python和Web技術(shù)，開發(fā)一個基于Web的新聞事件演進式圖文摘要自動生成系統(tǒng)。具體研究內(nèi)容包括：1.設(shè)計算法，收集、處理和分析新聞數(shù)據(jù)，生成事件演進式圖文摘要;2.實現(xiàn)前端展示頁面，將自動生成的圖文摘要呈現(xiàn)給用戶;3.對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進，提高其準確性和實用性;4.進行實驗和性能評估，驗證系統(tǒng)的可行性和有效性。本項目的研究計劃如下：第一階段：調(diào)研與設(shè)計，熟悉相關(guān)文獻，并結(jié)合用戶需求設(shè)計系統(tǒng)框架和算法。第二階段：開發(fā)與測試，根據(jù)系統(tǒng)框架和算法實現(xiàn)新聞事件自動化摘要系統(tǒng)，并進行調(diào)試和測試。第三階段：優(yōu)化與實驗，對系統(tǒng)進行優(yōu)化和改進，并利用實驗數(shù)據(jù)進行性能評估，評估系統(tǒng)的可行性和有效性。第四階段：寫作與論文撰寫，完成中期和畢業(yè)論文。四、預(yù)期研究成果和創(chuàng)新點本項目預(yù)期研究成果為：1.設(shè)計開發(fā)一個基于Web的新聞事件演進式圖文摘要自動生成系統(tǒng)；2.利用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)，收集、處理和分析新聞事件數(shù)據(jù)，生成可視化的事件演進式圖文摘要；3.通過實驗數(shù)據(jù)進行性能評估，證明系統(tǒng)的實用性和有效性。本項目的創(chuàng)新點在于：1.將自然語言處理和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于新聞事件的收集、處理和分析中，實現(xiàn)自動化的新聞事件演進式圖文摘要；2.利用Web技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)的可視化和展示，幫助用戶快速了解一個新聞事件的演進過程和最終結(jié)果，提高信息獲取和處理的效率。參考文獻：[1]Mihalcea,R.,&Tarau,P.(2004).TextRank:BringingOrderintoTexts.AssociationforComputationalLinguistics.[2]Erkan,G.,&Radev,D.R.(2004).LexRank:Graph-basedLexicalCentralityasSalienceinTextSummarization.AssociationforComputationalLinguistics.[3]Li,Y.,&Feng,Y.(2017).EventPredictioninSocialMediawithaWeightedLabelExpansionAlgorithm.Neurocomputing,275,2077-2091.[4]Li,F.,&Wu,Y.(2019).PredictionofEventEvolutionBasedonSemanticSimila