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基于深度学习的论文摘要写作辅助模型任务书

 2020-04-09 12:04:34  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

论文写作是科学研究中的重要一环。通常,论文写作依赖于写作者的经验积累,基本属于人工积累和手工工作。随着大数据时代的到来,利用机器学习的方法对论文写作进行帮助成为可能。论文写作小助手能够根据研究人员的需求自动地生成写作提纲,已经完成研究的学者可以根据该提纲来完成论文,即将开始研究的研究人员也可以得到一个有参考意义的工作蓝图。通过对该课题的研究,进行一次综合运用所学理论和技能的训练,进一步提高分析问题和解决问题的能力。

主要内容包括:
1. 了解机器学习、自然语言处理等概念和技术;
2. 对于给定的研究题目,对相关语料进行查询,得到相关素材;

3. 对相关素材进行分析挖掘,得到指定研究题目的可能研究方案等;

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

主要任务要求:
1.查阅15篇相关文献(含2篇外文),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);
2.认真填写周记,完成800字开题报告;
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);
4.完成系统的编码与调试;
5.完成10000字以上的毕业论文;
6.进行论文答辩。



3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)2018/1/14—2018/2/22:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
(2)2018/2/23—2018/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3)2018/5/1—2018/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4)2018/5/26—2018/6/6:准备答辩。





4. 主要参考文献

[1] Cady F. Natural Language Processing[J]. The Data Science Handbook, 229-242.
[2] Farzindar A, Inkpen D. Natural language processing for social media[J]. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, 2017, 10(2): 1-195.
[3] Roiger R J. Data mining: a tutorial-based primer[M]. CRC Press, 2017.
[4] Nguyen D Q, Nguyen D Q, Pham S B. Ripple Down Rules for question answering[J]. Semantic Web, 2017, 8(4): 511-532.
[5] Krause M, Garncarz T, Song J J, et al. Critique Style Guide: Improving Crowdsourced Design Feedback with a Natural Language Model[C]//Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2017: 4627-4639.
[6] Kralj J, Robnik-?ikonja M, Lavra? N. HINMINE: heterogeneous information network mining with information retrieval heuristics[J]. Journal of Intelligent Information Systems, 2017: 1-33.
[7] Zhao H, Yao Q, Li J, et al. Meta-Graph Based Recommendation Fusion over Heterogeneous Information Networks[C]//Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. ACM, 2017: 635-644.

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