WEB论坛信息自动摘录技术研究的开题报告

WEB论坛信息自动摘录技术研究的开题报告一、研究背景随着互联网和移动互联网的快速发展，网民数量不断增加，网络信息也呈现爆炸式增长，对于不同领域的研究人员来说，获取网络信息变得十分重要。尤其对于社会舆情监测、政府决策、企业竞争情报等领域的研究人员，需要从互联网上获取大量的信息来进行分析和研究。WEB论坛作为一种开放性的网络社交平台，汇集了大量的社会信息，被广泛应用于各个领域。但是，WEB论坛中的信息千差万别，且往往存在文本长度长、排版复杂、带有大量标记等问题。如何从WEB论坛中自动提取关键信息，成为当前研究的重要话题之一。二、研究意义WEB论坛信息自动摘录技术的研究意义主要体现在以下三个方面：1.提高信息检索效率。对于WEB论坛信息的获取，如果采用人工阅读的方式，既费时又费力，而使用自动摘录技术可以提高信息检索的效率，减轻人工劳动力的投入。2.帮助决策。在社会舆情、政府决策、企业竞争情报等领域，WEB论坛自动摘录技术可以自动抽取大量信息，并对这些信息进行分析和挖掘，帮助决策者作出准确的决策。3.推动信息化建设。WEB论坛自动摘录技术在企业、政府等机构中具有广泛应用前景，可以推动信息化建设，提高工作效率，缩短决策时间。三、研究内容本研究将深入探讨WEB论坛信息自动摘录技术，主要包括两个方面的内容：1.WEB论坛信息特征分析。对WEB论坛信息的文本特征进行分析，包括文本长度、语言特征、词汇分布等，提取WEB论坛信息的主要特征，为后续WEB论坛信息自动摘录算法的构建提供数据基础。2.WEB论坛信息自动摘录算法研究。在特征分析的基础上，探讨WEB论坛信息自动摘录算法的构建，主要包括基于关键词挖掘、基于机器学习和基于深度学习的算法，通过实验和模拟分析，比较各个算法的优缺点和适用范围。四、研究方法本研究将采用文献综述、实验分析和模拟分析相结合的方法，具体研究方法包括以下几个方面：1.文献综述。对目前WEB论坛信息自动摘录技术的研究现状进行梳理，并对主流算法进行比较和分析。2.实验分析。通过对多个WEB论坛信息数据集的实验，比较各种算法的性能，确定各种算法的适用范围和优缺点。3.模拟分析。采用计算机模拟的方式进行算法研究，通过程序仿真实验，验证和验证各种算法的性能和稳定性。五、研究预期成果本研究的预期成果主要包括以下几个方面：1.WEB论坛信息特征分析报告。通过对WEB论坛信息的文本特征分析，提取出WEB论坛信息的主要特征。2.WEB论坛信息自动摘录算法报告。在WEB论坛信息的特征分析的基础上，提出适用于不同场景的WEB论坛信息自动摘录算法，并进行实验和模拟分析，确定各种算法的优缺点和适用范围。3.WEB论坛信息自动摘录技术应用报告。基于不同算法的研究成果，探讨WEB论坛信息自动摘录技术在社会舆情、政府决策、企业竞争情报等领域的应用，并提出建议。六、研究进度安排本研究计划于2020年6月份开始，预计在2021年6月份完成。具体研究进度安排如下：1.研究框架设计（2020年6月～7月）制定本研究的研究框架和研究思路，拟定研究计划和进度安排。2.文献综述（2020年8月～10月）通过相关数据库和网络资源，查找和收集WEB论坛信息自动摘录技术的文献资料，进行分析、比较和综述。3.WEB论坛信息特征分析（2020年11月～2021年2月）对WEB论坛信息的文本特征进行分析，并提取WEB论坛信息的主要特征。4.WEB论坛信息自动摘录算法研究（2021年3月～5月）在WEB论坛信息特征分析的基础上，提出适用于不同场景的WEB论坛信息自动摘录算法，并进行实验和模拟分析，确定各种算法的优缺点和