支持基于新词发现社科数据的文本分词器设计研究与应用实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和信息技术的快速发展，文本数据呈现爆炸式增长，社科领域也不例外。

如何从海量社科文本数据中提取有价值的信息，成为了社科研究者面临的重要挑战。

文本分词作为文本信息处理的基础环节，其准确性直接影响着后续文本挖掘任务的效果，例如文本分类、情感分析、主题提取等。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，文本分词和新词发现一直是自然语言处理领域的研究热点，国内外学者在该领域取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在文本分词领域开展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.社科数据文本特征分析:针对社科数据文本的特点和难点进行深入分析，包括专业术语、新词、复杂句式等方面，为后续分词器设计提供依据。

2.新词发现方法研究:研究适用于社科数据文本的新词发现方法，例如基于统计、基于规则、基于深度学习等方法，并比较不同方法的优缺点。

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:深入研究文本分词、新词发现、社科数据分析等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据收集与分析:收集和整理相关领域的社科数据文本，并对其进行分析，了解其特点和难点，为分词器设计提供依据。

3.分词器设计与实现:基于所选取的技术路线，设计分词器架构，并选择合适的编程语言和工具进行实现。

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.面向社科数据文本的新词发现方法:针对社科数据文本的特点，研究和改进新词发现方法，提高对社科领域新词的识别能力。

2.融入社科数据特征的文本分词器设计:将社科数据文本的特征融入到分词器设计中，例如构建面向社科领域的专业词典和规则库，以提高分词器对社科文本的适应性。

3.社科数据文本分词器应用案例:将开发的社科数据文本分词器应用于实际的社科文本处理任务，例如主题提取、情感分析等，验证其有效性和实用性，为社科领域提供新的研究工具。

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.刘挺,车万翔,关毅,等.中文信息处理发展报告(2021)[j].中国计算机学会通讯,2022,18(04):1-134.

2.王晓龙,王宇,车万翔,等.融合领域词典和语言模型的新词发现方法[j].中文信息学报,2020,34(06):51-58.

3.冯冲,孙茂松,陈慧.汉语新词语流行度研究[j].计算机研究与发展,2020,57(08):1763-1773.