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基于主题模型与深度学习的短文本特征扩展与分类研究的开题报告
一、选题背景
随着社会信息化发展，人们发布的信息变得越来越多，而且这些信息往往是以短文本的形式存在。但是，短文本由于信息量相对较少，可能会存在分类精度低、文本特征稀疏等问题。为了有效应对这些问题，目前一些研究正在将主题模型和深度学习结合在一起，以便扩展短文本的特征并提升其分类精度。
二、研究目的和意义
本课题旨在通过探究主题模型和深度学习相结合的方法，对短文本的特征进行扩展，提升其分类精度和准确性。该研究对于推进机器学习算法的发展和应用、提升短文本处理水平、深入了解短文本挖掘技术等方面都具有重要意义。
三、研究内容和方法
1.文献综述
通过对相关文献进行综述，掌握主题模型、深度学习以及短文本分类相关的理论和方法，并总结各种方法在短文本特征扩展和分类方面的优缺点。
2.主题模型与深度学习相结合的特征扩展方法
利用主题模型提取短文本的主题信息，并通过深度学习算法进行特征表示和分类，结合两种方法对短文本特征进行扩展并提升分类精度。
3.实验和数据集
通过收集大量短文本数据，创建功能完备的数据集，并采用各种评估指标进行实验和结果分析。
四、预期成果
1.系统掌握主题模型和深度学习相结合的方法，可以扩展短文本的特征并提升其分类效果。
2.基于此方法进行实验和结果分析，探究短文本分类相关的一些问题和解决方法。
3.提供一些有关主题模型和深度学习相结合的短文本扩展和分类方面的论文，并对该领域进行综述和评价。
五、论文框架
1.绪论
主要介绍选题背景、研究目的和意义、主要内容和研究方法等。
2.文献综述
探究主题模型和深度学习相结合的研究现状，总结各种方法在短文本特征扩展和分类方面的优缺点。
3.主题模型与深度学习相结合的特征扩展方法
详细介绍选取的算法和方法，并针对短文本进行特征扩展。
4.实验与结果分析
给出实验和分析结果，并比较采用该方法与其他方法的优劣。
5.结论与展望
总结主要研究结论和取得的成果，并对未来的研究方向进行展望。
六、时间进度安排
1.第1~2周：文献综述
2.第3~4周：建立数据集，准备实验材料
3.第5~8周：采用主题模型和深度学习相结合的方法，扩展短文本特征，并进行实验
4.第9~10周：结果分析
5.第11~12周：论文撰写和修改
七、参考文献
1.BleiDM.Probabilistictopicmodels.CommunicationsoftheACM,2012,55(4):77-84.
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