随着人工智能技术的发展，越来越多的论文写作帮手出现在我们的生活中。但是，在过去的一段时间里，研究人员发现，越来越多的人对于自动生成的标题感到不满意，这可能是因为现有的标题生成算法还有待改进。针对这个问题，本文提出了一种新的智能论文标题生成器，其独特之处在于优化标题选择策略，从而提供更符合人类感知的标题，最终达到更好的写作效果。

优化算法1：拓展语言模型

为了实现更好的标题选择策略，首先需要提高语言模型的准确性，以更好地理解原始文本并生成更好的标题。为此，我们探索了一种新的方法：基于前缀的语言模型拓展。

具体而言，我们利用已有数据建立了一个基于前缀的语言模型，然后通过对语言模型的分析和改进，实现了对不同文本的拓展。这种方法可以更准确地理解文本背景和可能的主题，并为生成更符合人类感知的标题提供更多的可能性和可行性。

优化算法2：创造性启发式算法

在生成原创性标题的过程中，创造性启发式算法被广泛应用。然而，目前的创造性启发式算法通常不能产生比较好的结果，这可能是因为算法考虑因素过少，或者没有充分利用主题的特征。

本文提出一种改进的创造性启发式算法，其基本思路包括三个方面：1）基于主题构建评估体系；2）使用聚类算法提取主题特征；3）结合分类算法和最近邻算法调整生成参数。通过这些改进措施，我们可以获得更优秀和创新的标题。

优化算法3：多模型融合策略

为了使智能论文标题生成器更加全面，我们采用了多模型融合策略。具体而言，我们采用了基于循环神经网络（RNN）的模型和基于卷积神经网络（CNN）的模型，以及混合模型来生成论文标题。这些模型在生成不同类型的标题（例如新闻标题，科普文章标题，研究论文标题等），或者生成带有不同语言特点的标题时表现不同。

通过多模型融合策略，我们可以避免单一模型的局限性，并提高生成的标题的全面性和质量。

结论

针对现有自动生成的标题存在的不足，本文提出了一种优化标题选择策略的智能论文标题生成器。我们探索了基于前缀的语言模型拓展、创造性启发式算法、多模型融合策略，通过以上三个算法来提高准确性和可行性，并生成更好的标题。我们希望这种方法可以对未来的智能论文写作帮手有所启发，从而更好地为研究人员提供帮助。