1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的迅猛发展和社交媒体的普及，人们每天都会产生海量的文本信息，其中短文本由于其简洁、灵活的特点，在新闻标题、微博、社交媒体评论等领域得到了广泛应用。
如何高效、准确地对这些短文本进行自动分类，成为了自然语言处理领域的研究热点，同时也具有重要的现实意义。
本选题的研究旨在探讨短文本分类技术的最新进展，并对其中的关键技术和挑战进行深入分析，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
2. 本选题国内外研究状况综述
短文本分类技术作为自然语言处理领域的重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在短文本分类领域的研究起步相对较晚，但发展迅速，已取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容如下:1.短文本分类技术概述:介绍短文本分类的概念、流程、应用场景，并分析短文本分类的特点和挑战。
2.短文本预处理技术:阐述短文本预处理的关键步骤，包括文本清洗、分词、停用词去除、词干提取等，以及这些步骤对后续特征表示和分类效果的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、实验研究法以及比较分析法相结合的方法进行。
首先，将进行广泛的文献调研，阅读相关领域的经典著作、期刊文献以及会议论文，了解短文本分类技术的研究背景、发展历程、研究现状以及未来趋势。
其次，将通过实验研究法，选择合适的公开数据集，对比不同特征表示方法和分类模型在短文本分类任务上的性能表现，并对模型进行优化，以提高分类准确率和泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对短文本数据稀疏性和语义模糊性等问题，探索和改进特征表示方法，以提高短文本分类的准确率。
2.研究深度学习模型在短文本分类中的应用，并结合具体的应用场景，对模型进行优化，以提升模型的性能和泛化能力。
3.结合实际应用案例，分析短文本分类技术在解决实际问题中的优势和局限性，为相关领域的应用提供指导。
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] 赵海燕, 孟凡荣. 基于深度学习的短文本分类方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 12-23.
[2] 孙茂松, 郑亚莲, 王斌, 等. 基于深度学习的自然语言处理研究进展[J]. 软件学报, 2017, 28(8): 1963-1981.
[3] 刘树春, 刘宗田, 朱玉全, 等. 短文本分类方法综述[J]. 软件学报, 2012, 23(6): 1444-1460.
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