1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的快速发展，每天都会产生海量的数据，其中包括大量的文本信息。
如何从这些海量文本数据中快速、准确地获取有价值的信息，已成为当前信息科学领域面临的重要挑战。
问题分类作为自然语言处理领域的一项基础性任务，旨在根据问题的语义信息将其划分到预先定义的类别体系中，是实现自动问答、智能搜索、情感分析等众多应用的关键技术。
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，问题分类作为一项基础性任务也得到了广泛研究。
总的来说，深度学习模型在问题分类任务上展现出优于传统机器学习方法的性能，但仍存在一些挑战和问题需要解决。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以深度学习技术为基础，探索和构建高效、准确的问题分类模型。
主要研究内容包括：1.问题特征提取：研究如何有效地从文本中提取和表示问题的语义信息，探索词嵌入、句嵌入、预训练语言模型等特征表示方法，以及多特征融合策略。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解问题分类、深度学习、自然语言处理等领域的研究现状和发展趋势，为研究提供理论基础和参考依据。
2.数据准备阶段：收集和整理相关数据集，包括公开的问题分类数据集和特定领域的问题数据集，并对数据进行预处理，如数据清洗、分词、词性标注等，为模型训练和测试做好准备。
3.模型构建阶段：选择合适的深度学习模型，如循环神经网络、卷积神经网络、Transformer等，并根据问题分类任务的特点进行模型结构设计和优化，例如引入注意力机制、多任务学习等策略，以提升模型的性能和泛化能力。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于多特征融合的深度学习问题分类模型，将词嵌入、句嵌入、预训练语言模型等多种特征进行融合，以提高模型对问题语义信息的捕捉能力，进而提升分类精度。
2.针对特定领域的问题分类任务，设计和优化深度学习模型结构，例如引入领域知识、注意力机制等，以提升模型在特定领域的分类性能。
3.探索将深度学习问题分类模型应用于实际场景，例如智能客服、舆情分析等，并根据实际需求进行模型优化和部署，以提高模型的实用价值。
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]徐睿峰,徐华,张家俊.面向深度学习的文本分类模型研究综述[J].计算机应用,2021,41(09):2563-2575 2604.
[2]李晓光,史彦军,郝晓燕,王健.基于深度学习的中文短文本分类模型[J].计算机工程,2020,46(08):25-31.
[3]陈东伟,李瑞轩,郭岩.基于深度学习的文本情感分析研究综述[J].计算机科学,2020,47(06):1-12.
