diff --git a/README.md b/README.md
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-# AI
 
+# 北师大OpenCT社区/OpenCT-AI文本数据挖掘项目
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+## 项目背景
+北师大OpenCT社区/OpenCT-AI项目是OpenCT社区的一个重要子项目，旨在基于大语言模型，对文本类大规模教育资料进行分析和挖掘，生成详细的分析报告。项目依托北京师范大学的科研资源和技术优势，结合最新的自然语言处理技术，为教育研究和实践提供智能化的解决方案。
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+## 项目内容
+该项目主要包括以下几个方面：
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+### 教育文本资料采集与预处理
+- 从多种教育资源和平台中采集大规模的教育文本资料，包括研究论文、公众号文章、课本、讲义、论文、作业和考试题等。
+- 调用大语言模型接口对采集的文本数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换和标注，确保数据的质量和一致性。
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+### 大语言模型训练与优化
+- 基于最新的大语言模型（如GPT-4），对教育文本数据进行训练和优化，提升模型的理解和生成能力。
+- 不断更新和扩展模型的知识库，确保模型对最新教育内容的掌握和应用。
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+### 教育文本分析与挖掘
+- 利用大语言模型对教育文本进行深度分析，挖掘潜在的知识结构、主题和趋势。
+- 结合机器学习和数据挖掘技术，提取关键信息，生成内容丰富的分析报告。
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+### 自动化报告生成
+- 开发自动化报告生成系统，根据分析结果，自动生成详细的教育文本分析报告。
+- 报告内容包括知识点分析、学生理解难点、教学建议等，为教育研究和教学实践提供参考。
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+## 项目优势
+- **学术资源丰富**：项目依托北京师范大学、清华大学、北京科技大学、河北师范大学等团队学术资源，拥有一流的研究团队和丰富的科研成果。
+- **开源社区支持**：作为一个开源项目，参与者可以获取最新的技术文档和代码，参与项目的开发和维护。
+- **创新技术应用**：利用大语言模型和自然语言处理技术，提供智能化的教育文本分析和挖掘解决方案。
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+## 参与方式
+我们欢迎来自全国的计算机专业大学生加入我们的项目，通过以下方式参与：
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+1. **开源代码贡献**：访问浏览项目代码和文档，提出问题或贡献代码。
+2. **技术交流与合作**：加入我们的线上交流社区QQ群（389801885），与其他开发者和研究者进行技术交流和合作。
+3. **论文撰写参与**：参与项目学术论文的撰写和投稿，获得宝贵的科研经验和指导。
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+## 结语
+北师大OpenCT社区/OpenCT-AI项目致力于通过开源和协作，推动教育文本分析和挖掘的创新发展。我们期待更多的计算机专业学生参与进来，共同为教育赋能，为技术创新贡献力量。让我们一起，探索教育文本分析的未来！