摘要：本文针对海量新闻文本场景下信息过载、人工摘要效率低以及用户难以快速获取核心内容等问题，设计并实现了一套基于 LSTM 的新闻文本摘要系统。系统以新闻标题与新闻正文为输入，围绕“文本预处理—模型训练—摘要生成—结果展示”构建完整流程，旨在 提升新闻信息的提炼效率与系统展示性，为新闻内容智能处理提供可实现的工程方案。

论文概述

在系统设计上，项目采用 Flask 构建 Web 交互界面，使用 PyTorch 搭建摘要生成模型，核心模型为基于BiLSTM编码器和注意力机制解码器的 Seq2Seq 结构。系统在前端提供新闻输入页与摘要结果页，在后端实现了文本预处理、词表构建、 数据过滤、模型训练、模型推理和结果状态控制等功能模块。针对新闻文本特点，系统引入了分词、停用词过滤、无效样本过滤、 词表重建、训练早停与兜底摘要等机制，以增强整体稳定性与可用性。

在实现过程中，系统重点完成了数据处理链路与模型训练链路的打通。数据层能够读取预处理后的新闻文本数据，并对空摘要样本 和脏数据标记进行过滤；训练层能够完成有效样本统计、LSTM 模型训练、验证集评估、teacher forcing 衰减以及最优模型权重保存；推理层能够根据输入新闻正文生成摘要，并在输出质量较差或语义偏离原文时自动回退到基于原文首句的兜底摘要策略。最终，系统实现了新闻摘要的自动生成与可视化展示，具备较完整的项目运行流程。

实验与运行结果表明，该系统已经能够完成新闻文本摘要任务的基本功能，实现从模型训练到页面展示的闭环流程。尽管受限于当前训练数据规模与标注质量，模型在摘要准确性和泛化能力方面仍有进一步提升空间，但系统在工程实现、流程完整性和展示效果 方面已具备较好的应用基础。该研究为基于 LSTM 的新闻文本摘要系统设计提供了实践参考，同时也为后续引入更高质量数据集和更优摘要模型奠定了基础。

统计信息

论文目录

配套项目

项目代码：基于LSTM新闻文本摘要系统的设计与实现(含数据集) 需要另外购买。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-11
原创声明：本项目为原创作品

开源协议

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