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飞速发展，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，成为社科研究者面临的重大挑战。

文本分词作为文本信息处理的基础，其准确性直接影响着后续文本挖掘、信息检索等任务的效率和效果。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，文本分词技术取得了长足发展，涌现出许多优秀的分词工具，如jieba、hanlp等。

然而，这些工具大多面向通用领域，对于社科领域文本的处理效果并不理想。

在国内，一些学者开始关注面向特定领域的文本分词研究。

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.社科数据文本特点分析：深入研究社科数据文本的语言特点，包括词语构成、语法结构、语义表达等方面，为后续新词发现和分词模型的设计提供依据。

2.新词发现方法研究：研究基于统计和机器学习的新词发现方法，结合社科数据文本特点，构建面向社科领域的专用词典和新词发现规则，提高新词发现的准确率和召回率。

3.分词模型设计与实现：设计并实现一款支持基于新词发现的社科数据文本分词器，主要包括新词发现模块、分词模块和未登录词识别模块。

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，遵循以下步骤：1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解文本分词、新词发现、社科数据文本处理等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.需求分析阶段：分析社科数据文本的特点和分词需求，确定分词器的功能和性能指标。

3.系统设计阶段：设计分词器的总体架构、模块划分、算法流程等，并确定关键技术方案。

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.针对社科数据文本的特点，构建面向社科领域的专用词典和新词发现规则，提高新词发现的准确率和召回率。

2.将新词发现技术与文本分词任务相结合，设计并实现一款支持基于新词发现的社科数据文本分词器，有效提高社科文本分词的效率和精度。

3.将开发的社科数据文本分词器应用于实际社科文本数据处理任务中，例如文本分类、情感分析等，验证其有效性和实用性，为社科研究提供新的技术手段。

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] 冯冲,孙乐,冯志伟.融合领域词典和bert的中文分词模型[j].计算机应用,2021,41(09):2577-2583.

[2] 黄沛杰,桂林,陈清财.融合注意力机制和多特征的lstm中文分词方法[j].计算机工程与设计,2020,41(01):216-222.

[3] 郭家,郭岩,李培峰,等.面向网络文本的中文分词与词性标注联合模型[j].中文信息学报,2022,36(05):79-87.