Содержание

1. Введение
2. Обзор литературы

   2.1. Понятие автоматической генерации заголовков

   2.2. Методы и алгоритмы генерации заголовков

   2.3. Применение генерации заголовков в различных областях

3. Методология исследования

   3.1. Выбор наборов статей

   3.2. Критерии оценки качества заголовков

4. Разработка модели автоматической генерации заголовков

   4.1. Выбор инструментов и технологий

   4.2. Обучение модели на наборах данных

5. Результаты и их обсуждение

   5.1. Оценка качества сгенерированных заголовков

   5.2. Сравнительный анализ с существующими методами

6. Заключение
7. Список использованных источников

Введение

В последние годы наблюдается рост интереса к автоматизации процессов в сфере обработки естественного языка, что в том числе касается генерации заголовков для текстов. Заголовок является важным элементом статьи, так как он способствует привлечению внимания читателя и задаёт тон всему содержанию. Автоматическая генерация заголовков может значительно сократить временные затраты на создание контента и повысить его привлекательность. В данной курсовой работе будет рассмотрен процесс автоматической генерации заголовков для наборов статей, принадлежащих к одной тематике. Основное внимание уделяется алгоритмам и методам, а также критериям эффективности такого подхода. К работе прилагается разработанная модель, которая будет протестирована на выбранных наборах данных.

Советы студенту по написанию курсовой работы

1. Определите тему и цель работы: Четко сформулируйте, что именно вы хотите исследовать в рамках автоматической генерации заголовков. Подумайте об элементах, которые будут наиболее интересны для вас и будут иметь практическую значимость.

2. Изучите литературу: Используйте научные статьи, монографии и диссертации, посвященные теме обработки естественного языка и автоматической генерации текстов. Особенное внимание уделите российским исследователям, так как в их работах могут быть рассмотрены специфические аспекты, актуальные для вашей задачи.

3. Запланируйте структуру работы: Составьте подробный план, разбейте работу на разделы и подтемы. Это поможет вам систематизировать информацию и не упустить важные моменты.

4. Выбор инструментов и технологий: Изучите, какие алгоритмы и технологии используются для генерации заголовков, такие как глубокое обучение, обработка текстов с использованием регулярных выражений, и другие. Это поможет определить, с чего начинать реализацию вашей модели.

5. Обратитесь к практическим примерам: Если возможно, найдите научные исследования, в которых уже применялись подобные алгоритмы. Анализ их методов и результатов поможет вам найти направление для собственной работы.

6. Обратите внимание на критерии оценки: Разработайте свои критерии для оценки качества сгенерированных заголовков, такие как привлекательность, информативность, легкость восприятия и т.д.

7. Следите за сроками: Работайте по графику, разделите крупные задачи на более мелкие и ставьте себе реалистичные дедлайны.

Использованные источники

1. Виноградова, Т. С. "Автоматическая генерация заголовков текстов." Вестник ТГГПУ, №4, 2021.
2. Ильина, А. А. "Методы и алгоритмы генерации заголовков." Научные исследования в области компьютерной лингвистики, №2, 2022.
3. Кузнецов, Д. В. "Использование методов машинного обучения для генерации текстов." Труды Московского лингвистического университета, 2020.

Скачать Курсовая работа: Автоматическая генерация заголовков для наборов статей одной тематики