1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和人工智能技术的飞速发展，在线问答、智能客服、舆情分析等应用场景日益普及，每天都产生海量文本数据。
如何高效、准确地对这些文本数据进行分类，成为了自然语言处理领域的一个重要研究方向。
问题分类作为文本分类的一个重要分支，旨在将用户提出的问题自动归类到预定义的类别体系中，对于提高信息检索效率、优化问答系统性能具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著成果，问题分类作为文本分类的重要分支也得到了广泛研究和应用。
1. 国内研究现状
国内学者在问题分类方面取得了一系列成果，特别是在中文问题分类方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.问题分类任务概述：介绍问题分类的基本概念、研究意义、应用场景以及面临的挑战，并阐述深度学习在问题分类中的优势。
2.深度学习模型与算法：详细介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及预训练语言模型（BERT、GPT等）的基本原理、结构特点以及在问题分类中的应用。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：深入研究问题分类的国内外研究现状、发展趋势以及现有技术瓶颈。
系统学习深度学习相关理论知识，包括CNN、RNN、LSTM、BERT、GPT等模型的原理、结构和应用。
收集整理相关文献资料，为后续研究提供理论基础和参考依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点包括：
1.模型创新：结合问题分类任务的特点，对现有深度学习模型进行改进和优化，例如，可以引入注意力机制、多任务学习等技术，以提高模型的性能。
探索新的深度学习模型结构，例如，可以结合CNN和RNN的优势，构建混合模型，以更好地捕捉文本信息。
2.数据增强：针对特定领域数据不足的问题，研究数据增强技术，例如，可以使用同义词替换、句子改写等方法，扩充训练数据的规模，以提高模型的泛化能力。
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.刘挺,车万翔,李正华,等.自然语言处理:机遇与挑战[J].计算机研究与发展,2021,58(06):1122-1146.
2.邱锡鹏.神经网络与深度学习[M].北京:机械工业出版社,2021.
3.赵军,何晓冬.深度学习算法与应用[M].北京:机械工业出版社,2017.
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