新闻自动配图方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

在信息爆炸时代，新闻作为人们获取信息的重要途径，其传播效率和质量至关重要。

而新闻配图作为新闻报道的重要组成部分，能够有效提升新闻的吸引力、可读性和传播力。

传统的新闻配图方式主要依赖人工编辑，费时费力且难以满足日益增长的新闻信息量需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能技术的快速发展，新闻自动配图技术受到了学术界和工业界的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在新闻自动配图领域的研究起步相对较晚，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.新闻图像数据库构建:针对现有新闻图像数据集规模小、质量参差不齐的问题，本研究将构建一个大规模、高质量的新闻图像数据库。

数据库将包含新闻图片、标题、关键词、摘要等信息，并进行人工标注和分类，为后续研究提供数据基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，主要研究步骤如下：
1.准备阶段:深入研究新闻自动配图领域的国内外研究现状，进行文献综述，了解最新的研究动态和技术发展趋势，为研究提供理论基础。

收集整理相关数据，包括新闻文本数据、新闻图片数据、关键词库、语料库等，并对数据进行清洗、标注和分类，为模型训练和测试做好准备。

学习和掌握相关的研究方法和技术，包括自然语言处理技术、计算机视觉技术、图像检索技术、深度学习技术等，为研究的顺利进行提供技术保障。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建大规模、高质量的中文新闻图像数据库:针对现有中文新闻图像数据集规模小、质量参差不齐的问题，本研究将构建一个大规模、高质量的中文新闻图像数据库，为中文新闻自动配图研究提供数据基础。

2.融合多模态特征的新闻标题语义表示:传统的新闻标题语义表示方法主要基于文本信息，本研究将结合图像信息，提出一种融合多模态特征的新闻标题语义表示方法，以提高配图的准确性和相关性。

3.基于深度学习的新闻配图生成模型:探索基于生成对抗网络(gan)的新闻配图生成模型，根据新闻标题自动生成与之匹配的图像，丰富新闻配图的多样性，提升新闻内容的感染力。

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] 刘知远, 孙茂松, 林 津, 等. 知识图谱发展报告(2018)[j]. 计算机研究与发展, 2019, 56(1): 3-14.

[2] 黄 昆, 王 冲, 薛梦瑶, 等. 基于多模态深度学习的图像情感分析研究综述[j]. 计算机科学, 2021, 48(11): 1-13.

[3] 彭 颖, 谢 蕾, 吴 萍, 等. 基于多特征融合的图像检索算法研究综述[j]. 小型微型计算机系统, 2020, 41(9): 1952-1958.