基于Web的新闻事件演进式图文摘要自动生成系统的研究与实现的开题报告

基于Web的新闻事件演进式图文摘要自动生成系统的研究与实现的开题报告一、选题背景和意义随着互联网技术的不断发展，越来越多的新闻事件被发布到网络上。这些新闻事件的信息量庞大，人们需要耗费大量的时间和精力才能够了解它们的演进过程和最终结果。因此，如何利用机器学习和自然语言处理等技术，实现自动化的新闻事件演进式图文摘要，成为了一个重要的研究方向。本系统旨在基于Web实现一个新闻事件演进式图文摘要自动生成系统，通过对新闻事件的收集、处理和分析，生成易于阅读和理解的文字与图表，帮助用户快速了解一个新闻事件的演进过程和最终结果，提高信息获取和处理的效率。二、相关研究现状分析自动摘要技术是近年来自然语言处理领域的一个研究热点，其中包括基于统计方法、基于机器学习和基于深度学习等不同的方法。目前，已经有一些相关的自动化摘要系统被开发出来，如TextRank[1]和LexRank[2]。针对新闻事件的自动化摘要，也有一些研究成果，如事件检测、情感分析和关系抽取等。文献[3]利用模型预测早期事件发展中涉及的角色和关系，以确定一个事件的发展方向。文献[4]结合事件本身和相关的外部因素，采用一种基于语义的方法来进行事件演进预测和分析。三、研究内容和研究计划本项目计划利用Python和Web技术，开发一个基于Web的新闻事件演进式图文摘要自动生成系统。具体研究内容包括：1.设计算法，收集、处理和分析新闻数据，生成事件演进式图文摘要;2.实现前端展示页面，将自动生成的图文摘要呈现给用户;3.对系统进行优化和改进，提高其准确性和实用性;4.进行实验和性能评估，验证系统的可行性和有效性。本项目的研究计划如下：第一阶段：调研与设计，熟悉相关文献，并结合用户需求设计系统框架和算法。第二阶段：开发与测试，根据系统框架和算法实现新闻事件自动化摘要系统，并进行调试和测试。第三阶段：优化与实验，对系统进行优化和改进，并利用实验数据进行性能评估，评估系统的可行性和有效性。第四阶段：写作与论文撰写，完成中期和毕业论文。四、预期研究成果和创新点本项目预期研究成果为：1.设计开发一个基于Web的新闻事件演进式图文摘要自动生成系统；2.利用自然语言处理和机器学习等技术，收集、处理和分析新闻事件数据，生成可视化的事件演进式图文摘要；3.通过实验数据进行性能评估，证明系统的实用性和有效性。本项目的创新点在于：1.将自然语言处理和机器学习等技术应用于新闻事件的收集、处理和分析中，实现自动化的新闻事件演进式图文摘要；2.利用Web技术实现系统的可视化和展示，帮助用户快速了解一个新闻事件的演进过程和最终结果，提高信息获取和处理的效率。参考文献：[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