1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的快速发展和普及，网络信息呈现爆炸式增长，其中也包含了大量的垃圾信息。
垃圾短文本作为垃圾信息的主要存在形式之一，不仅浪费网络资源，还会对网络环境和社会秩序造成负面影响。
因此，中文垃圾短文本的识别研究具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
垃圾短文本识别作为自然语言处理领域的一个重要分支，近年来受到了广泛关注，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在中文垃圾短文本识别方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：
基于规则的方法:早期研究主要依赖人工制定的规则进行识别，例如关键词匹配、黑名单过滤等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.中文垃圾短文本特征分析:分析中文垃圾短文本的语言特征、统计特征和语义特征，为后续的识别模型构建提供依据。
2.中文垃圾短文本识别方法研究:研究基于规则、基于传统机器学习和基于深度学习的中文垃圾短文本识别方法，比较不同方法的优缺点和适用场景。
3.中文垃圾短文本数据集构建:构建高质量的中文垃圾短文本数据集，用于模型训练和评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下研究方法和步骤:
1.文献研究法:通过查阅国内外相关文献，了解中文垃圾短文本识别的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据分析法:收集并整理中文垃圾短文本数据，运用统计分析、文本挖掘等方法对数据进行分析，提取中文垃圾短文本的特征，为识别模型的构建提供依据。
3.模型构建法:根据中文垃圾短文本的特点，选择合适的机器学习或深度学习算法，构建中文垃圾短文本识别模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.构建高质量的中文垃圾短文本数据集:针对现有中文垃圾短文本数据集不足的问题，本研究将构建一个规模更大、类别更全面的数据集，为中文垃圾短文本识别研究提供数据支持。
2.提出基于深度学习的中文垃圾短文本识别模型:针对传统方法识别精度不高的问题，本研究将结合中文语言特点，提出一种基于深度学习的中文垃圾短文本识别模型，以提高识别精度和效率。
3.对中文垃圾短文本进行深入的特征分析:本研究将对中文垃圾短文本进行多维度、深层次的特征分析，为识别模型提供更丰富的特征信息，进一步提高识别模型的性能。
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. 李晓光,李芳,史彦军. 垃圾文本识别研究综述[J]. 模式识别与人工智能,2018,31(01):81-93.
2. 王伟,王晓龙,李寿山,等. 面向中文微博垃圾评论识别的特征融合方法[J]. 计算机研究与发展,2015,52(08):1778-1790.
3. 孟杰,徐睿峰,郭志刚,等. 基于深度学习的垃圾短信识别方法[J]. 通信学报,2017,38(05):60-68.
