1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和信息技术的飞速发展，新闻信息呈爆炸式增长，如何从海量的新闻数据中快速获取关键信息成为亟待解决的问题。

自动文摘技术作为自然语言处理领域的重要分支，为解决信息过载问题提供了有效途径，而新闻摘要生成作为自动文摘的重要应用方向，具有重要的理论意义和现实价值。

本选题旨在研究基于循环神经网络的新闻摘要生成模型，探索如何利用深度学习技术自动生成简洁、准确、流畅的新闻摘要，从而提高信息获取效率，为用户提供更便捷的新闻阅读体验。

2. 本选题国内外研究状况综述

自动文摘技术作为自然语言处理领域的研究热点，近年来取得了显著进展，特别是随着深度学习技术的快速发展，基于循环神经网络的文本摘要生成模型逐渐成为主流。

1. 国内研究现状

国内学者在基于循环神经网络的文本摘要生成方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于循环神经网络的新闻摘要生成模型，具体内容包括以下几个方面：
1.循环神经网络基础：研究循环神经网络的基本原理、网络结构以及常用变体（如lstm、gru等），为后续模型构建奠定理论基础。

2.seq2seq模型：研究seq2seq模型的基本思想、模型结构以及在文本摘要生成中的应用，为模型构建提供框架参考。

3.注意力机制：研究注意力机制的基本原理、不同类型注意力机制以及在文本摘要生成中的应用，探索如何提高模型对关键信息的捕捉能力。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：通过查阅相关文献，了解新闻摘要生成领域的国内外研究现状、主要技术路线和最新研究成果，为研究方向的确定和方案的设计提供理论依据。

2.数据收集与预处理：收集和整理相关的新闻文本数据，并对其进行清洗、分词、去停用词等预处理操作，为模型训练做好数据准备。

3.模型构建：基于循环神经网络，结合注意力机制等技术，构建新闻摘要生成模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型方面：将探索新型循环神经网络结构或改进现有结构，以提升模型对新闻文本语义信息的捕捉能力，并结合注意力机制等技术，提高摘要生成的准确性和可读性。

2.数据方面：将构建更大规模、更高质量的中文新闻摘要数据集，为模型训练提供充足的数据支持，并提高模型的泛化能力。

3.应用方面：将开发基于本研究成果的新闻摘要生成系统，并尝试将其应用于实际场景中，例如新闻网站、手机app等，以验证系统的实用性和有效性。

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] 吴晨阳,王平.基于seq2seq模型的文本摘要方法综述[j].计算机应用研究,2021,38(04):961-969.

[2] 孙浩,张成虎,刘知远,等.文本摘要技术现状及发展趋势[j].计算机研究与发展,2021,58(04):721-741.

[3] 曾道建,王晶,李培峰,等.融合bert和多特征的抽取式文本摘要方法[j].计算机应用研究,2021,38(01):170-175.