面向市场问卷调研的英文短文本相似度计算方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着全球化进程的加速和互联网技术的快速发展，市场调研行业迎来了前所未有的机遇和挑战。

在线问卷调研作为一种高效、便捷的市场调研方式，得到了越来越广泛的应用。

然而，海量的英文问卷数据也给数据分析带来了巨大的挑战，如何高效、准确地对这些英文短文本数据进行分析和挖掘成为了亟待解决的问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

短文本相似度计算是自然语言处理领域的一个重要研究方向，近年来受到了广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在短文本相似度计算方面取得了一定的成果，主要集中在以下几个方面：1.基于语义特征的相似度计算：例如，利用hownet计算词语语义相似度，结合句法结构信息计算句子相似度等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对市场问卷调研中英文短文本的特点，探索有效的相似度计算方法，主要研究内容包括：
1.市场问卷调研短文本特点分析：分析市场问卷调研中英文短文本的长度、结构、语义等方面的特点。

探讨这些特点对相似度计算方法的影响。

2.面向市场问卷调研的短文本预处理：研究适用于英文短文本的文本清洗、分词、停用词去除等预处理方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解短文本相似度计算、市场问卷调研、自然语言处理等领域的最新研究成果和发展趋势。

收集整理相关数据集，为后续研究提供数据基础。

2.数据预处理阶段：对收集到的市场问卷调研英文短文本数据进行清洗、分词、停用词去除等预处理操作，构建面向市场问卷调研领域的词向量模型。

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.研究视角新颖：将短文本相似度计算方法应用于市场问卷调研领域，为市场调研数据分析提供新的思路和方法。

2.数据处理精细：针对市场问卷调研英文短文本的特点，进行专门的预处理和特征工程，提高模型的准确性和鲁棒性。

3.方法选择多样：综合考虑传统方法和深度学习方法，并对模型进行优化，以适应市场问卷调研数据的特点。

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] 张蕾, 周明. 面向用户评论的短文本相似度计算方法[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 165-171.

[2] 刘洋, 李寿山, 程学旗. 基于深度学习的短文本相似度计算研究综述[j]. 软件学报, 2018, 29(1): 135-154.

[3] 赵妍妍, 薛向阳, 郭志刚. 基于深度学习的短文本相似度计算方法综述[j]. 计算机科学, 2017, 44(6a): 17-22.