使用Encoder-Decoder模型自动生成对联开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

对联作为中华民族传统文化瑰宝，体现了汉语独特的音韵美、节奏美和意境美。

自动生成对联是人工智能和自然语言处理领域极具挑战性的任务，对于传承和弘扬中华文化、探索人工智能的创造性具有重要意义。

近年来，深度学习技术的发展为对联自动生成提供了新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

对联自动生成是近年来自然语言处理领域的研究热点之一，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在对联自动生成方面起步较晚，但近年来取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.对联数据集构建与分析:收集和整理大规模、高质量的对联数据集，并对数据集进行预处理和分析，为模型训练和评估提供数据基础。

2.基于encoder-decoder模型的对联生成模型设计:研究如何利用encoder-decoder模型有效地学习对联的语义和语法信息，并将其应用于对联生成过程。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，结合定性和定量分析，具体步骤如下：
1.准备阶段:进行文献调研，深入了解对联自动生成的国内外研究现状、主要方法和技术难点，为研究方向的确定和技术路线的选择提供参考。

2.数据收集与处理:从公开数据库、网络爬虫等途径收集大规模对联数据，并对数据进行清洗、分词、标注等预处理，建立对联数据集。

3.模型构建:选择合适的encoder-decoder模型，并根据对联的特点进行改进和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.构建大规模高质量对联数据集:针对现有对联数据集规模小、质量参差不齐的问题，本研究将构建一个更大规模、更高质量的对联数据集，为对联自动生成研究提供更充分的数据支持。

2.改进encoder-decoder模型以适应对联生成任务:针对对联的语义和语法复杂性，本研究将对encoder-decoder模型进行改进，例如引入注意力机制、多任务学习等，以提高模型对对联语义和语法信息的捕捉能力。

3.提出新的对联生成评价指标:针对现有评价指标难以准确衡量对联生成质量的问题，本研究将探索新的评价指标，例如结合人工评价和自动评价的方法，以更全面、更准确地评估对联生成的质量。

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] 周航, 朱靖波, 赵海. 基于seq2seq模型的自动对联系统[j]. 计算机工程与应用, 2017, 53(22): 140-144.

[2] 张俊, 张华平, 孙茂松. 基于深度学习的自然语言处理[j]. 软件学报, 2016, 27(8): 1843-1858.

[3] 刘树杰, 李蕾, 冯冲. 基于编码器-解码器模型的文本自动摘要方法[j]. 计算机科学, 2017, 44(3): 1-7.