基于多子事件混合模型的事件摘要算法研究的开题报告

基于多子事件混合模型的事件摘要算法研究的开题报告一、选题的背景和意义在当今信息爆炸的时代，人们对于海量信息的处理和获取变得越来越困难。在这种情况下，事件摘要技术应运而生。事件摘要是对海量信息中的重要事件进行筛选，提炼关键信息的过程，是信息筛选的有效手段。当前的事件摘要研究主要集中于单一事件的提取，但是单一事件难以面对复杂的信息场景，因此多子事件摘要算法越来越受到研究者的关注。本文提出了一种基于多子事件混合模型的事件摘要算法，该算法能够有效地提取海量信息中的多个相关事件并生成相应的事件摘要。该算法用于对海量新闻数据进行子事件提取和事件摘要的生成，具有较高的准确率和效率。本文将从算法的理论基础、模型构建、实验设计等方面开展研究，为事件摘要技术的发展做出一定的贡献。二、研究的内容和目标本文旨在研究多子事件混合模型在事件摘要领域中的应用，从理论到实践都将进行深入探讨。具体研究内容如下：1.研究事件摘要的相关基础知识，掌握当前主流事件摘要算法的实现方法和应用领域。2.设计多子事件混合模型，包括算法的数学模型、模型的参数设置及模型的实现方法。3.构建事件摘要数据集，对算法进行实验验证和分析，比较不同算法的优缺点。4.结合实际应用场景，对算法进行优化设计，并与传统算法进行对比，检验本算法的可行性和有效性。三、研究的方法本研究将综合运用多种方法，包括文献研究、理论分析、数据挖掘、模型设计、实验验证等，具体方法如下：1.文献研究：阅读大量事件摘要算法的相关文献，了解算法的理论发展和实践应用情况，为算法的设计提供理论基础。2.理论分析：分析事件摘要的相关问题，例如单一事件提取和多子事件聚合等，为算法的设计提供理论支持。3.数据挖掘：挖掘事件摘要数据的基本特征，比如数据的分布情况、关键词的使用频率等，为算法的设计提供数据支持。4.模型设计：设计多子事件混合模型，包括算法的数学模型、模型的参数设置及模型的实现方法。5.实验验证:使用事件摘要数据集对算法进行实验验证，比较不同算法的优劣，探究算法的可行性和有效性，并结合实际应用场景进行优化设计。四、预期结果本文预期实现以下结果：1.设计出多子事件混合模型算法，实现对复杂信息场景下事件摘要的快速提取和生成。2.利用公共事件新闻数据集对该算法进行测试和验证，比较其与其他算法的优缺点，验证其可行性和有效性。3.提出结合实际应用场景的多子事件混合模型算法优化设计方法，提高算法的性能和实用性。五、进度安排论文工作进度安排如下：2021年10月至2021年11月：文献研究和理论分析2021年11月至2022年2月：数据挖掘和模型设计2022年2月至2022年4月：实验测试和结果分析2022年4月至2022年5月：撰写论文和进行修订2022年5月至2022年6月：论文修改和提交六、参考文献1.LiY,ZhangW,MaS,etal.Amultiple-instancelearningapproachtoevent-basedinformationextraction[J].IEEETransactionsonKnowledge&DataEngineering,2016,28(6):1378-1391.2.ZhangX,HanJ.Extractingsalientsentencesforeventsummarizationviarandomwalk[J].ProceedingsofthefifteenthACMinternationalconferenceonInformationandknowledgemanagement,2006:285-292.3.ZhangL,ChenF,HuangJ,etal.EventsamplingwithmixturesofGaussianprocessesforeventsummarization[J].Proceeding