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，文本数据呈现爆炸式增长。
如何高效、准确地对海量文本进行分类，成为自然语言处理领域的一个重要研究方向。
传统的文本分类方法通常依赖于大量的人工标注数据，然而，人工标注成本高昂且效率低下，尤其是在面对大规模数据集时，这极大地限制了文本分类技术的应用范围。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，弱监督学习在文本分类领域受到越来越多的关注，并取得了一系列重要进展。
1. 国内研究现状
国内学者在弱监督学习的文本分类方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对弱监督学习的文本分类问题，从以下几个方面展开研究：
1.弱监督学习方法:研究不同的弱监督学习方法，例如不完全标注学习、半监督学习、主动学习等，分析它们在文本分类中的优缺点，并根据实际问题选择合适的弱监督学习方法。
2.文本表示:研究如何有效地将文本数据表示为计算机可以处理的数值向量，例如词袋模型、TF-IDF、词嵌入等，并探讨不同文本表示方法对文本分类性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。
首先，进行文献调研，全面了解文本分类、弱监督学习、以及基于弱监督学习的文本分类等相关领域的国内外研究现状、最新进展以及存在的问题。
其次，根据研究内容，选择合适的弱监督学习方法、文本表示方法和分类器模型，构建基于弱监督学习的文本分类模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种新的基于弱监督学习的文本分类模型，该模型能够有效地利用弱监督信息进行模型训练，提高文本分类的效率和性能。
2.提出一种新的文本表示方法，该方法能够更好地捕捉文本数据的语义信息，提高文本分类的准确率。
3.提出一种新的分类器设计方法，该方法能够更好地适应弱监督信息的特性，提高文本分类的鲁棒性。
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.刘知远, 孙茂松, 林衍涛, 等. 知识驱动的弱监督机器学习综述[J]. 计算机学报, 2021, 44(7): 1313-1339.
2.邱锡鹏, 王宇轩, 刘知远. 预训练模型综述[J]. 自动化学报, 2021, 47(12): 2767-2796.
3.周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
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