1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展，文本数据呈现爆炸式增长，如何从海量文本数据中快速准确地获取有价值信息成为亟待解决的问题。
文本分类作为自然语言处理领域的一项重要任务，在信息检索、情感分析、舆情监测等方面发挥着至关重要的作用。
传统的文本分类方法通常依赖于大量的标注数据进行训练，才能获得较好的分类性能。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，小样本学习在机器学习领域受到了广泛关注，并取得了显著进展。
小样本学习旨在利用少量样本训练出具有强泛化能力的模型，在图像识别、目标检测等领域取得了令人瞩目的成果。
在文本分类领域，小样本学习也逐渐成为研究热点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对小样本文本分类问题，研究和实现面向小样本的文本分类方法。
1. 主要内容
1.研究小样本学习方法：深入研究各种小样本学习方法，包括但不限于基于度量学习的方法、元学习方法、数据增强方法等，分析其在文本分类任务中的适用性和局限性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:系统调研国内外小样本学习和文本分类领域的最新研究成果，分析现有方法的优势和不足，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建与预处理:选择合适的公开文本分类数据集，并根据研究需要进行数据预处理，例如数据清洗、分词、去停用词等，为模型训练和测试做好准备。
3.模型设计与实现:基于所研究的小样本学习方法和数据增强技术，设计面向小样本的文本分类模型。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点包括：
1.提出一种基于新型小样本学习方法的文本分类模型。
探索将新兴的小样本学习方法，例如元学习、迁移学习等，应用于文本分类任务中，并结合文本数据的特点进行改进和优化，以提高模型在小样本场景下的性能。
2.设计一种有效的数据增强方法，提升模型的泛化能力。
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] 周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.
[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,何炎祥.深度学习算法与实践[M].北京:机械工业出版社,2018.
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