基于深度学习的中文新闻文本分类研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着互联网的快速发展和普及，网络信息量呈现爆炸式增长，其中新闻文本作为信息传播的重要载体，数量庞大且类型多样。

如何从海量新闻文本中快速准确地获取有价值的信息，成为亟待解决的问题。

传统的新闻文本分类方法主要依赖于人工制定规则或统计机器学习方法，但这些方法存在着效率低下、泛化能力不足等局限性。

2. 本选题国内外研究状况综述

文本分类作为自然语言处理领域的一个重要分支，一直以来都是研究的热点问题。

近年来，深度学习技术的快速发展为文本分类提供了新的思路和方法，取得了显著的成果。

国内研究现状：国内学者在深度学习应用于文本分类方面做了大量研究，特别是在中文文本分类领域取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:
1.中文新闻文本预处理:针对中文新闻文本的特点，研究中文分词、停用词去除、词性标注等预处理技术，为后续的特征提取和模型构建奠定基础。

2.中文新闻文本特征提取:研究基于深度学习的词向量表示方法，例如word2vec、glove等，将词语映射到低维向量空间，并探讨如何结合tf-idf、lda等传统文本表示方法，构建更有效的文本特征表示。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究法，结合定量分析和定性分析，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:阅读相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为研究方向的确定和研究方法的选择提供参考依据。

2.数据集构建:选择合适的中文新闻数据集，并对数据集进行预处理，例如数据清洗、分词、去停用词等，为模型训练和测试做好准备。

3.模型选择与构建:根据研究目标和数据集特点，选择合适的深度学习模型，例如cnn、rnn、lstm等，并对模型结构进行设计和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对中文新闻文本的特点，提出一种改进的深度学习模型:在现有深度学习模型的基础上，结合中文语言特点和新闻文本特征，提出一种改进的深度学习模型，以提高中文新闻文本分类的准确率和效率。

2.构建大规模中文新闻文本分类数据集:针对目前中文新闻文本分类数据集规模较小的问题，构建一个大规模、高质量的中文新闻文本分类数据集，为模型训练和评估提供更可靠的数据基础。

3.探索深度学习模型的可解释性:针对深度学习模型可解释性不足的问题，探索如何结合注意力机制、特征可视化等技术，提高模型的可解释性，为模型的优化和改进提供指导。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.徐琳宏, 裴 jian, 谭松波, 等. 深度学习在文本分类中的应用研究综述[j]. 软件学报, 2016, 27(8): 1848-1869.

2.李洋, 欧阳纯朴. 基于深度学习的文本分类方法研究[j]. 计算机应用, 2016, 36(9): 2437-2441.

3.周志华. 机器学习[m]. 北京: 清华大学出版社, 2016.