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普及，网络文本数据呈现爆炸式增长。
如何高效、准确地对海量网络文本进行分类，成为自然语言处理领域的一项重要研究课题，对于信息检索、舆情分析、情感分析等应用领域具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，文本分类技术取得了显著进展，各种机器学习和深度学习方法被广泛应用于该领域。
1. 国内研究现状
国内学者在网络文本分类方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对网络文本的特点，构建基于卷积神经网络的网络文本分类模型，主要研究内容包括：
1. 网络文本预处理：针对网络文本的非正式性、噪声较多等特点，进行数据清洗、分词、去除停用词等预处理操作，为后续模型训练做好准备。
2. 词向量表示：采用Word2Vec、GloVe等词向量训练方法，将文本中的词语映射到低维向量空间，以便于卷积神经网络进行处理。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，具体步骤如下：
1. 收集并整理相关文献资料，了解国内外网络文本分类技术的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础。
2. 选择合适的网络文本数据集，并对其进行预处理，包括数据清洗、分词、去除停用词等操作，为后续模型训练做好准备。
3. 研究和分析卷积神经网络的基本原理和相关技术，包括卷积层、池化层、全连接层等，以及词向量表示方法、激活函数选择等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1. 针对网络文本的特点，如非正式性、噪声较多等，提出一种改进的卷积神经网络模型，以提高网络文本分类的准确率。
2. 探索不同的词向量表示方法和卷积核大小对模型性能的影响，并根据实验结果选择最优的模型参数配置。
3. 结合实际应用场景，对模型进行优化和改进，以提高模型的实用性和鲁棒性。
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]张婷,彭勇.融合注意力机制的卷积神经网络中文文本分类[J].计算机应用,2020,40(S2):181-185.
[2]陈东伟,刘树春,王龙,等.结合BERT与多尺度卷积神经网络的文本情感分析[J].计算机工程与科学,2021,43(04):691-698.
[3]徐冰冰,赵东岩,郭立.融合多特征词向量的卷积神经网络文本分类[J].计算机工程与应用,2021,57(03):152-158.
