【摘 要】
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随着现代社会对科研投入的日益增加,每年产生的论文数量越来越多,但英文论文写作对于非英文母语者是一件十分困难的事。写作者不仅需要清晰明确地表达实验过程与结果,还得正确地使用英文词汇进行论述。而近年来,自然语言生成技术发展迅速,在理论和实际应用上都取得了长足进步。因此,本文研究将成熟的自然语言生成技术应用于英文论文写作中,致力于提高写作效率。本文首先对系统的实现过程中存在问题进行分析,并介绍了解决问题
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随着现代社会对科研投入的日益增加,每年产生的论文数量越来越多,但英文论文写作对于非英文母语者是一件十分困难的事。写作者不仅需要清晰明确地表达实验过程与结果,还得正确地使用英文词汇进行论述。而近年来,自然语言生成技术发展迅速,在理论和实际应用上都取得了长足进步。因此,本文研究将成熟的自然语言生成技术应用于英文论文写作中,致力于提高写作效率。本文首先对系统的实现过程中存在问题进行分析,并介绍了解决问题的模型算法。针对论文标题生成中使用预训练模型导致的编码端和解码端不平衡问题,本文采用了适用于生成类任务的T5模型,并在其上使用论文数据进行微调;此外,对于论文摘要生成问题,本文改进了graph2text模型,并针对该模型使用的知识图结构,基于信息抽取工具Dyg IE和数据库设计了一套完善而人性化的操作流程;最后,系统使用Word2Vec词向量模型、Stanfor Core NLP词性分析算法和词相似度匹配算法实现了词粒度的词润色功能,使用LASERTAGGER序列标记模型实现句粒度的润色功能。随后对用户实际需求进行分析,将系统划分为4个核心功能模块,使用Spring Boot和微服务结构进行开发,并介绍了各模块的设计过程。系统主要分为标题生成、摘要生成、文本复述和后台管理模块,并配备了对应的数据库作为底层数据支持。系统以科技论文为基础数据设计了一系列面对论文写作的文本生成模型,能够帮助用户快速、便捷地生成论文标题、摘要和润色语句,减轻用户写作负担。系统以Word插件形式构建前端界面客户端,贴合用户实际写作场景,提供了人性化的交互方式,让用户更专心于写作中,提高工作效率。
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