基于多子事件混合模型的事件摘要算法研究的開題報(bào)告

基于多子事件混合模型的事件摘要算法研究的開題報(bào)告一、選題的背景和意義在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，人們對(duì)于海量信息的處理和獲取變得越來(lái)越困難。在這種情況下，事件摘要技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。事件摘要是對(duì)海量信息中的重要事件進(jìn)行篩選，提煉關(guān)鍵信息的過(guò)程，是信息篩選的有效手段。當(dāng)前的事件摘要研究主要集中于單一事件的提取，但是單一事件難以面對(duì)復(fù)雜的信息場(chǎng)景，因此多子事件摘要算法越來(lái)越受到研究者的關(guān)注。本文提出了一種基于多子事件混合模型的事件摘要算法，該算法能夠有效地提取海量信息中的多個(gè)相關(guān)事件并生成相應(yīng)的事件摘要。該算法用于對(duì)海量新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行子事件提取和事件摘要的生成，具有較高的準(zhǔn)確率和效率。本文將從算法的理論基礎(chǔ)、模型構(gòu)建、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)等方面開展研究，為事件摘要技術(shù)的發(fā)展做出一定的貢獻(xiàn)。二、研究的內(nèi)容和目標(biāo)本文旨在研究多子事件混合模型在事件摘要領(lǐng)域中的應(yīng)用，從理論到實(shí)踐都將進(jìn)行深入探討。具體研究?jī)?nèi)容如下：1.研究事件摘要的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，掌握當(dāng)前主流事件摘要算法的實(shí)現(xiàn)方法和應(yīng)用領(lǐng)域。2.設(shè)計(jì)多子事件混合模型，包括算法的數(shù)學(xué)模型、模型的參數(shù)設(shè)置及模型的實(shí)現(xiàn)方法。3.構(gòu)建事件摘要數(shù)據(jù)集，對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和分析，比較不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)。4.結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比，檢驗(yàn)本算法的可行性和有效性。三、研究的方法本研究將綜合運(yùn)用多種方法，包括文獻(xiàn)研究、理論分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等，具體方法如下：1.文獻(xiàn)研究：閱讀大量事件摘要算法的相關(guān)文獻(xiàn)，了解算法的理論發(fā)展和實(shí)踐應(yīng)用情況，為算法的設(shè)計(jì)提供理論基礎(chǔ)。2.理論分析：分析事件摘要的相關(guān)問(wèn)題，例如單一事件提取和多子事件聚合等，為算法的設(shè)計(jì)提供理論支持。3.數(shù)據(jù)挖掘：挖掘事件摘要數(shù)據(jù)的基本特征，比如數(shù)據(jù)的分布情況、關(guān)鍵詞的使用頻率等，為算法的設(shè)計(jì)提供數(shù)據(jù)支持。4.模型設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)多子事件混合模型，包括算法的數(shù)學(xué)模型、模型的參數(shù)設(shè)置及模型的實(shí)現(xiàn)方法。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證:使用事件摘要數(shù)據(jù)集對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，比較不同算法的優(yōu)劣，探究算法的可行性和有效性，并結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。四、預(yù)期結(jié)果本文預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下結(jié)果：1.設(shè)計(jì)出多子事件混合模型算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜信息場(chǎng)景下事件摘要的快速提取和生成。2.利用公共事件新聞數(shù)據(jù)集對(duì)該算法進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，比較其與其他算法的優(yōu)缺點(diǎn)，驗(yàn)證其可行性和有效性。3.提出結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的多子事件混合模型算法優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，提高算法的性能和實(shí)用性。五、進(jìn)度安排論文工作進(jìn)度安排如下：2021年10月至2021年11月：文獻(xiàn)研究和理論分析2021年11月至2022年2月：數(shù)據(jù)挖掘和模型設(shè)計(jì)2022年2月至2022年4月：實(shí)驗(yàn)測(cè)試和結(jié)果分析2022年4月至2022年5月：撰寫論文和進(jìn)行修訂2022年5月至2022年6月：論文修改和提交六、參考文獻(xiàn)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