1. 引言
在撰写论文时，题目是非常重要的一部分。好的论文题目能够准确概括论文的主题，吸引读者的注意力，提高论文的阅读率。然而，有时候撰写论文题目并不是一件容易的事情。为了解决这个问题，本文提出了一种利用自然语言处理技术自动生成论文题目的方法。
2. 相关工作
在自然语言处理领域，已有很多研究探讨如何自动生成文本。其中，生成文章标题的研究也是比较成熟的。以往的研究主要基于统计模型或者深度学习模型，利用已有的文章标题进行训练，生成新的标题。本文不同之处在于，我们的方法不需要依赖已有的文章标题进行训练，而是直接从论文的摘要中提取关键词，并结合语法规则生成新的论文题目。
3. 方法
我们的方法主要分为三个步骤：关键词提取、语法规则生成、筛选优化。具体而言，我们首先对论文的摘要进行分词，然后利用TF-IDF算法提取关键词。接着，我们根据语法规则生成多个候选题目。最后，我们利用语言模型和相关性模型对候选题目进行评估，选出最优的论文题目。
4. 实验
为了验证我们的方法的有效性，我们在一个包含1000篇论文的数据集上进行了实验。实验结果表明，我们的方法能够生成准确、具有吸引力的论文题目。与此同时，我们也发现，关键词提取和语法规则生成对于生成论文题目的质量有着重要的影响。
5. 结论
本文提出了一种利用自然语言处理技术生成论文题目的方法。通过实验验证，我们的方法能够生成准确、具有吸引力的论文题目。本文的方法对于撰写论文时生成题目有着重要的意义。未来，我们将进一步完善该方法，并尝试将其应用到其他领域。