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了自然语言处理领域的研究热点。
文本分类技术在舆情监测、垃圾邮件过滤、情感分析等方面具有广泛的应用价值。
本选题旨在研究融合迁移学习和生成对抗网络（GAN）的文本分类算法，以提高文本分类的准确率和泛化能力。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，迁移学习和GAN在文本分类领域得到了广泛的关注和研究。
1. 国内研究现状
国内学者在迁移学习和GAN应用于文本分类方面取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究融合迁移学习和GAN的文本分类算法，具体内容包括：
1.研究如何利用迁移学习方法提取文本的深层语义特征。
2.研究如何利用GAN生成高质量的增强文本数据。
3.设计并实现一种融合迁移学习和GAN的文本分类算法，并通过实验验证算法的有效性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段:对文本分类、迁移学习、生成对抗网络等相关领域的文献进行系统的调研，了解国内外研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和参考。
2.算法设计与实现阶段:研究不同的迁移学习模型，如BERT、XLNet等，比较它们在文本特征提取方面的性能差异，并选择合适的模型作为基础模型。
研究不同的GAN网络结构，如CGAN、WGAN等，探索它们在生成高质量增强文本数据方面的效果，并选择合适的GAN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.算法创新:提出一种融合迁移学习和GAN的文本分类算法，将迁移学习的特征提取能力与GAN的数据增强能力相结合，以提高文本分类的准确率和泛化能力。
2.模型优化:探索不同迁移学习模型和GAN网络结构的组合，并针对文本分类任务的特点进行优化，以构建更有效的文本分类模型。
3.实验设计:在公开数据集上进行实验，比较所提出的算法与其他现有算法的性能，并分析影响算法性能的关键因素，以验证算法的有效性和先进性。
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，赵 东，孙 茂，等. 融合领域知识的医疗命名实体识别研究[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2021, 61(6): 823-833.
[2] 徐 啸，刘 挺，秦 兵，等. 基于迁移学习的文本情感分析研究进展[J]. 软件学报, 2020, 31(4): 953-973.
[3] 周志华. 机器学习[M]. 北京：清华大学出版社, 2016.
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