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

随着互联网技术的快速发展和普及，网络新闻信息呈现爆炸式增长，如何高效、准确地对海量新闻文本进行分类，成为了自然语言处理领域的重要研究方向。

本选题的研究意义在于：1.提升新闻信息获取效率。

2.推动相关领域技术发展。

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项基础性任务，一直受到学者们的广泛关注，近年来，深度学习技术的引入为文本分类带来了新的突破，取得了令人瞩目的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在中文新闻文本分类方面取得了一系列进展，特别是在深度学习模型的应用方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括：1.中文新闻文本预处理：针对中文文本的特点，对新闻文本进行分词、去除停用词等预处理操作，为后续的特征提取和模型训练做好准备。

2.深度学习模型构建：选择合适的深度学习模型，例如卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）、长短期记忆网络（lstm）等，构建中文新闻文本分类模型。

3.词向量技术应用：研究不同词向量技术，例如word2vec、glove、fasttext等，对分类效果的影响，选择合适的词向量表示方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验验证和比较研究相结合的方法。

1.理论分析：-深入研究文本分类和深度学习的相关理论知识，包括但不限于文本预处理、特征提取、深度学习模型、词向量技术等。

-分析不同深度学习模型的优缺点以及适用场景，为模型选择提供理论依据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的深度学习模型，用于中文新闻文本分类，以期提高分类精度。

2.结合中文文本的特点，对传统的词向量技术进行改进，以更好地捕捉中文词义信息，提升分类效果。

3.构建大规模、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数据支撑。

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,林鸿飞,潘宇,等.基于bert和多特征融合的新闻文本分类[j].软件学报,2021,32(04):1018-1030.

2.曾宪华,李文文,朱俊生,等.融合多特征词向量的中文新闻文本分类[j].计算机工程,2021,47(01):277-283.

3.黄发良,李寿山,丁宇,等.基于特征融合的卷积神经网络中文文本分类[j].计算机应用,2020,40(12):3537-3542.