1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和普及，文本数据呈现爆炸式增长，如何高效、准确地对海量文本进行分类成为自然语言处理领域的关键问题之一。
传统的文本分类方法主要依赖于词袋模型，忽略了词语潜在的语义信息，导致分类精度受限。
而词内涵作为词语的深层语义表示，能够弥补传统方法的不足，为文本分类提供新的思路。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，词内涵在文本分类中的应用受到越来越多的关注，国内外学者对此进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在基于词内涵的文本分类方面取得了一定的进展，例如，[1]提出了一种基于概念语义空间的文本分类方法，将文本映射到概念语义空间进行分类；[2]结合词语的语义和统计信息，提出了一种基于语义距离的文本分类方法。
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.研究词内涵的相关理论和计算方法，分析不同词内涵计算方法的优缺点，以及其对文本分类的影响。
2.研究如何将词内涵融入文本表示模型，构建能够有效捕捉文本深层语义信息的文本表示模型。
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:对文本分类、词内涵理论、词内涵计算方法、文本表示模型、深度学习等相关领域的文献进行系统的梳理和研究，了解国内外研究现状，掌握相关理论知识和技术方法，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.模型构建阶段:研究如何将词内涵融入文本表示模型，构建能够有效捕捉文本深层语义信息的文本表示模型。
并在此基础上，研究基于词内涵的文本分类模型构建方法，探索不同分类模型对词内涵信息的敏感性和适应性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种新的融合词内涵的文本表示模型，能够更有效地捕捉文本的深层语义信息，提高文本分类的准确率。
2.探索基于词内涵的文本分类模型构建方法，结合深度学习技术，设计更加精准的文本分类模型，进一步提高分类效果。
3.构建面向特定领域的中文文本分类数据集，并进行实验验证，分析模型对不同类型文本数据的适应性，为实际应用提供参考。
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. 刘知远, 孙茂松, 林衍凯, 等. 基于深度学习的自然语言处理[J]. 中国计算机学会通讯, 2016, 12(8): 7-15.
2. 赵军, 刘康. 深度学习在文本分类中的应用研究综述[J]. 软件学报, 2018, 29(1): 32-48.
3. 来斯惟, 黄萱菁, 赵海. 文本分类综述[J]. 中文信息学报, 2004, 18(5): 1-11.
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