1. 毕业设计（论文）主要目标：
实现基于循环神经网络（RNN）的新闻标题生产。
传统的方法是从文本中直接抽取，目前技术比较成熟，但抽取质量及内容流畅度均差强人意。现计划利用循环神经网络模型对文本摘要进行概括和优化，完成模型训练，文本分析，文本转化，文本概括的过程，最终程序能对于一段新闻，自动生成合适的标题。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
研究的主要内容包括：
（1）文本分析过程：对原文进行分析处理，识别出冗余信息；
（2）文本内容的选取和泛化过程：从文档中辨认重要信息，通过循环神经网络学习文本，形成文摘表示；
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3. 主要参考文献
[1] Huang Z, Xu W, et al.: Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging[J], arXiv:1508.01991 (2015)
[2] C. Cortes, N.D, et al.: Lawrence Advances in Neural Information Processing Systems 28, NIPS(2015)
[3] Martin S, Ralf S, et al.: From feedforward to recurrent LSTM neural networks for language modeling, IEEE (2015)
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