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      大家好,这里是海浪学长毕设专题!

       大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了信息安全专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!

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        最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

        大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是

      🎯 自然语言处理方向必过选题推荐：文本分类与情感分析

毕设选题

        自然语言处理方向的毕业设计涵盖多个研究方向与技术范畴，常见课题包括文本分类与情感分析（利用词向量、Transformer、BERT 系列等预训练模型进行特征表示、微调与模型压缩以在资源受限环境中部署）、信息抽取与命名实体识别、机器翻译与跨语言处理（基于注意力机制的序列到序列或基于大规模预训练的多语种模型进行端到端翻译、领域自适应与低资源翻译技巧）、问答系统与对话系统（检索式与生成式结合、知识增强检索、检索-读理解管线、生成模型的对话策略与安全性控制）、文本生成与摘要（抽取式与抽象式摘要、指向性生成与评估指标改进、避免重复与事实性错误的方法）、语义搜索与信息检索（语义向量检索、密集检索器和稀疏检索的融合、基于检索增强生成的应用）、语义表示与知识图谱构建（词/句向量、句子嵌入、图神经网络与知识补全）、多模态 NLP（文本与图像/语音的联合表示与跨模态检索）、低资源与自监督学习（少样本学习、数据增强、领域自适应与对比学习）。

文本分类

文本分类毕业设计的研究方向涵盖多个重要领域：

1. 语言检测：该方向旨在自动识别文本中使用的语言，应用机器学习和规则基础的方法，以提高多语言处理的效率。

2. 情感分析：情感分析关注于识别文本中的情感倾向，包括积极、消极和中性情感。研究中常结合词典法、情感词汇和深度学习模型，以提升分析的准确性。

3. 主题分类：主题分类的目标是将文本按其主题进行有效分类。研究者通常使用潜在狄利克雷分配（LDA）、支持向量机（SVM）等算法进行模型训练，以实现高效的主题识别。

4. 文本摘要：文本摘要技术旨在生成文本的简明摘要，帮助用户快速获取信息。研究可以分为提取式和生成式两种方法，前者从原文中提取关键信息，后者则利用生成模型生成新的摘要内容。

5. 垃圾邮件检测：该方向专注于识别和过滤垃圾邮件，以提高电子邮件的使用效率。研究通常涉及特征提取和分类算法，如决策树、朴素贝叶斯等，以确保准确性和鲁棒性。

以下是一些文本分类毕业设计的选题示例：

• 基于文本数据的水旱灾害风险评估
• 基于评论文本信息的推荐算法研究
• 基于深度学习的文本推荐算法研究
• 基于深度学习的文本语义匹配研究
• 基于深度学习的新闻文本分类系统
• 基于深度学习的医疗文本信息抽取
• 基于生成式模型的中文文本纠错研究
• 基于卷积神经网络的短文本分类研究
• 基于深度网络词嵌入的文本情感分析
• 基于注意力机制的藏文文本分类研究
• 基于文本分析的小说可视化方法研究
• 基于深度学习的跨语种文本摘要系统
• 基于文本语义相似度的企业招聘系统
• 基于短文本聚类的舆情发现技术研究
• 基于自然语言处理的短文本事件抽取
• 基于网络文本的用户背景分析算法研究
• 基于文本语义水印的数字签名技术研究
• 基于神经网络的中文文本分类技术研究
• 基于分治策略的新闻文本匹配方法研究
• 基于语义的文本相似度算法研究及应用
• 基于文本挖掘的船舶专利推荐方法研究
• 基于策略梯度的对抗文本生成方法研究
• 基于语义的文本倾向性分析与应用研究
• 基于深度学习的中文医学文本分类研究
• 基于深度学习的中文文本摘要技术研究
• 基于联合嵌入空间的视频文本检索研究
• 基于文本挖掘的航空公司旅客行为分析
• 基于进化算法的文本对抗攻击方法研究
• 基于深度学习的短文本分类研究与应用
• 基于中文文本的词语语序纠错方法研究
• 基于深度学习的文本生成图像方法研究
• 基于半监督的文本分析预训练模型研究
• 基于双重孪生网络的文本语义匹配研究
• 基于元学习的小样本文本分类算法研究
• 基于生成对抗网络的文本生成图像研究
• 生成对抗网络与文本图像生成方法综述
• 基于评论文本的评分预测推荐算法研究
• 基于翻译机制的中文文本去口语化研究
• 基于深度学习的高质量长文本生成研究
• 基于深度神经网络的自动文本摘要研究
• 基于深度学习的文本自动摘要技术研究
• 基于深度学习的化工新闻文本分类方法
• 基于句型结构信息的文本情感分类研究
• 基于深度学习的生成式文本摘要方法研究
• 基于自然语言处理的语音识别后文本处理
• 基于对比学习的文本匹配算法研究与应用
• 基于大模型微调范式的灾害文献文本研究
• 基于深度学习的自动文本摘要方法的研究
• 基于深度学习的校企类文本智能流转系统
• 基于知识图谱的智慧图书馆文本分类研究
• 基于自然语言处理的评教文本分类与分析
• 基于AI深度学习的新闻文本分类法研究
• 基于自然语言处理的文本数字水印技术研究
• 基于文本挖掘的建筑事故报告致因因素分析
• 基于深度学习的疫情期间微博文本情感分析
• 基于深度神经网络的中文新闻文本分类方法
• 基于语义场景分析的文本表情分析方法研究
• 基于深度学习的知乎标题的多标签文本分类
• 基于文本挖掘的建设项目工期索赔起因研究
• 基于语义树的短文本相似度算法研究与应用
• 基于注意力网络的文本情感分析在舆情系统
• 基于注意力机制的文本细粒度情感分析研究
• 基于小样本学习的篇章级文本情感计算系统
• 基于机器学习的医疗文本分析挖掘技术研究
• 基于语义理解的文本情感挖掘研究及其应用
• 基于智能问答系统的短文本语义相似度匹配
• 基于标签嵌入的胶囊网络文本分类算法研究
• 基于语义链网络的文本核心语义表示与验证
• 基于图神经网络与表示学习的文本情感分析
• 基于图神经网络和外部知识的文本分类研究
• 基于文本分类的新冠疫情谣言检测方法研究
• 基于自然语言处理的藏文文本分类技术研究
• 基于深度学习的用户评论文本情感分析研究
• 基于深度学习的自动文本摘要生成技术研究
• 基于BERT的复杂数学文本语义提取研究
• 基于实体信息嵌入的自动文本摘要技术研究
• 基于深度学习的自然资源政策文本分类研究
• 基于大模型的中文短文本实体链接方法研究
• 基于深度学习的文本到SQL生成算法研究
• 基于多层融合词嵌入模型的文本情感分析研究
• 基于深度学习的微博短文本情感分析技术研究
• 基于深度多标签学习的文本语义索引技术研究
• 基于文本挖掘和知识图谱的电影推荐算法研究
• 基于BERT模型的对抗性文本生成评估系统
• 面向食品安全事件的新闻文本分类研究及应用
• 基于多元特征融合的社交网络文本规范化研究
• 基于预训练模型的中文文本语义匹配方法研究
• 基于深度学习的文化遗产文本大数据分析研究
• 基于BERT的病例文本信息抽取与优化研究
• 基于文本匹配与文本生成的法律问答模型研究
• 基于图神经网络的短文本相似度度量算法研究
• 基于生成对抗网络的文本到图像生成技术研究
• 基于文本文献的地学知识图谱系统设计与实现
• 基于语法知识的英文文本分级和读物推荐系统
• 基于深度学习的社交平台短文本反讽识别研究
• 基于深度学习的文档级文本情感分析模型研究
• 基于深度学习的自然场景文本检测与识别综述
• 基于BERT模型的多标签农业文本分类方法
• 基于浅层语义分析的文本摘要方法研究与实现
• 基于短文本的网络安全威胁事件抽取技术研究
• 基于支持向量机与神经网络的文本分类算法研究
• 电力设备故障缺陷文本实体关系抽取及其可视化
• 基于粗糙数据推理的文本关键词与摘要抽取算法
• 基于BERT与图注意力网络的短文本分类研究
• 基于BERT和注意力机制的新闻文本分类方法
• 面向金融的文本分析及摘要生成技术研究与实现
• 基于预训练语言模型的可控文本生成研究与应用
• 基于数值推理的复杂金融文本摘要生成方法研究
• 基于词义消歧卷积神经网络的文本分类技术研究
• 基于云计算的多层次文本关键词抽取研究与应用
• 基于文本相似度的科研项目查重算法研究及应用
• 基于机器学习的汉语短文本分类方法研究与实现
• 自然语言处理中文本情感三元组提取方法的研究
• 基于神经网络的短文本语义相似度计算方法研究
• 基于关键词异构图和事实感知的生成式文本摘要
• 基于对抗网络的文本生成图像系统的设计与实现
• 基于预训练模型的长文本自动摘要生成技术研究
• 基于笔形相似的文本校对算法及其接口原型系统
• 基于深度学习特征融合提取的文本分类模型研究
• 基于生成对抗网络的文本驱动鸟类图像生成算法
• 基于生成对抗网络的文本生成图像方法研究及应用
• 基于Seq2Seq模型的文本摘要生成方法研究
• 基于文本分类的话题跟踪及其一元语法模型的应用
• 基于CNN混合模型的中文新闻文本分类方法研究
• 面向生物医学文本的基于深度学习的事实检测系统
• 基于自然语言处理和机器学习的文本分类及其运用
• 基于深度神经网络的评论文本要素类情感分类研究
• 基于文本的土地管理领域空间知识获取与应用研究
• 基于图卷积神经网络的乡村旅游评价文本分类研究
• 基于短文本分类的高考招生数据智能爬虫算法研究
• 基于多教师知识蒸馏的数据增强文本匹配模型研究
• 基于深度强化学习的时序推特流文本分类方法研究
• 基于注意力和标签特征的长尾多标签文本分类研究
• 基于深度学习的短文本语义相似度模型研究与应用
• 基于文本分析和强化学习技术的股票交易策略及实现
• 基于BERT和CNN的评论文本情感分类应用研究
• 基于因果推理和预训练语言模型的文本问答技术研究
• 基于文本挖掘的解释内容对在线评论有用性影响研究
• 基于CNN和LSTM混合模型的中文新闻文本分类
• 基于预警文本信息的列车调度命令智能生成方法研究
• 基于文本-图像的多模态检索与定位算法设计与实现
• 基于域自适应多通道复合方法的低资源文本分类研究
• 面向藏文自然语言处理模型的文本对抗攻击方法研究
• 基于标签蒸馏和图神经网络的文本情绪分类方法研究
• 基于文本挖掘技术的农产品地理标志品牌研究与应用
• 基于弱监督学习的文本事件检测与事件抽取方法研究
• 基于实体语义对齐的图像-文本多模态表征算法研究
• 基于集成学习和TextCNN的日语文本分类研究
• 基于外部知识引导的提示学习与对比学习文本分类方法
• 基于自然语言处理与非负矩阵分解的中文文本分类研究
• 基于双重蒸馏和注意力机制的转导学习的文本分类研究
• 基于文本和引用的国家安全学科学术论文知识图谱构建
• 基于自然语言处理的文本自动校对系统及实验结果分析
• 基于深度学习的海外华人新闻文本情感分析与冲突预测
• 基于文本挖掘的投资者情绪与上证50股指相关性研究

情感分析

情感分析毕业设计的研究方向包括多个关键领域。

• 情感分类旨在将文本分为积极、消极和中性情感，通常采用机器学习和深度学习模型进行训练，以提高分类的准确率。
• 多维情感分析关注于识别文本中的多种情感，如快乐、悲伤和愤怒，结合情感词典和特征提取技术，以获得更细致的情感理解。
• 情感趋势分析研究情感随时间的变化趋势，利用时间序列分析方法揭示情感动态。
• 情感强度分析则着重于衡量情感的强度和程度，通过量化方法来评估情感的深浅。
• 社交媒体情感分析专注于分析社交媒体平台上用户的情感表达，结合文本挖掘和网络数据分析技术，揭示社交互动中的情感模式。

以下是一些情感分析毕业设计的选题示例：

• 基于深度学习的人群情感分析
• 中文微博用户的情感分析方法
• 基于深度学习的文本分类方法
• 基于深度学习的情感分析方法
• 面向中文文本的对抗攻击研究
• 基于语义挖掘的文本情感分析
• 基于情感分析的分类算法系统
• 产品评论文本的情感分析方法
• 多领域文本情感分析算法系统
• 在线社交网络的用户倾向挖掘
• 基于情感分析的人机谈判研究
• 基于深度学习的文本情感分析
• 基于最大熵酒店评论分类系统
• 面向新浪微博的谣言检测研究
• 基于神经网络的文本情感分析
• 面向社交网络的建议挖掘方法
• 弱监督的端到端观点挖掘模型
• 基于论证的智能群决策支持系统
• 基于多任务的方面情感分析研究
• 基于情感分析的个性化推荐研究
• 基于大数据的网络舆情分析研究
• 属性抽取及属性级情感分类方法
• 多特征融合的微博图文情感分析
• 基于结构的文档级情感分析方法
• 基于大数据的用户评论情感分析
• 基于深度学习的歌词情感分析研究
• 基于深度学习的中文情感分析研究
• 基于弹幕文本情感分析的视频分类
• 基于深度学习的新闻文本情感分析
• 面向数据特性的文本情感分析方法
• 基于神经网络的自然语言处理研究
• 多维信息融合的情感分析技术研究
• 基于深度学习的文本情感分析研究
• 面向产品评论的情感分析技术研究
• 基于BERT模型的文本情感分析
• 基于混合神经网络的文本情感分析
• 融合用户信息的文本情感分析方法
• 基于特征权重计算方法的情感分析
• 疫情期间微博文本的情感分析研究
• 基于情感信息融合的情感分析方法
• 基于改进深度森林的文本情感分析
• 基于标签传播的网络评论情感分析
• 基于深度学习的商品评论情感分析
• 多角度知识融合的细粒度情感分析
• 融入句法结构信息的情感分析研究
• 基于深度学习的文本情感分析方法
• 基于机器学习的评论情感分析系统
• 基于深度学习的藏文情感分析方法
• 融合句法特征的文本情感分析方法
• 融合事件信息的隐式情感分析方法
• 多模态情感分析与智能音乐生成方法
• 基于深度学习的细粒度情感分析研究
• 面向评论文本的方面级情感分析方法
• 基于比喻性修辞的文本情感分析研究
• 基于大数据的藏文文本情感分析方法
• 面向短文本的情感分析关键技术研究
• 基于深度网络词嵌入的文本情感分析
• 基于LSTM的中文短文本情感分析
• 基于多重神经网络的方面级情感分析
• 基于深度学习的短文本情感分类研究
• 基于语义特征的微博情感分析的研究
• 面向产品领域的细粒度情感分析技术
• 基于深度学习的方面级情感分析研究
• 面向用户评论的方面级情感分析研究
• 基于深度学习的对象级情感分析研究
• 基于句法增强的细粒度情感分析研究
• 基于深度学习的细粒度情感分析方法
• 基于情感极性和结构平衡的舆情分析
• 网络用户情感倾向的发现方法与应用
• 微博广告投放策略的理论和实证研究
• 面向问答文本的情感分析关键技术研究
• 基于四元组抽取的方面级情感分析方法
• 基于语义场景分析的文本表情分析方法
• 基于深度学习的文本讽刺检测算法系统
• 基于注意力机制的多模态情感分析方法
• 基于携程酒店评论的文本情感分析研究
• 面向网络短文本的情感分析方法与应用
• 基于文本和图像的多模态情感分析方法
• 基于券商研究报告的股票价格趋势预测
• 基于Python的评价对象抽取研究
• 基于空洞CNN的实体级情感分析研究
• GAWA–混合情感分析特征工程算法
• 基于图卷积网络的方面级情感分析方法
• 基于GPT-2的心理咨询聊天机器人
• 基于深度学习的文本情感分析技术研究
• 基于注意力机制的方面级情感分析研究
• 基于半监督的文本分析预训练模型研究
• 基于深度学习的商品评论情感分析方法
• 基于Bert模型的书评情感分析系统
• 基于多任务学习的属性级情感分析方法
• 基于深度学习技术的文本情感分析方法
• 基于卷积神经网络的中文情感分析研究
• 基于中文评论挖掘的协同过滤算法系统
• 基于混合监督模型的文本情感分析算法
• 基于情感分析和大数据的人机谈判系统
• 基于深度学习的中文文本情感分析研究
• 基于Python的论坛舆情分析系统
• 基于餐饮业评价的细粒度情感分析研究
• 微博疫情专题文本的情感分析及可视化
• 基于BERT的中文文本情感分析研究
• 基于深度学习的多领域商品评论情感分析
• 基于深度学习的蒙古文微博情感分析研究
• 基于深度学习的文本情感分析研究与实现
• 基于评论生成与扩充的联合情感分析研究
• 基于Python的细粒度情感分析研究
• 基于表示学习的事实型隐式情感分析研究
• 基于文本挖掘的学术论文创新力评价研究
• 基于BERT模型的方面级情感分析研究
• 基于词典与神经网络模型的情感分析方法
• 基于深度学习的细粒度文本情感分析研究
• 面向酒店评论的中文短文本情感分析研究
• 情感的深层词汇语义关系表达及计算方法
• 基于预训练语言模型的文本情感分析研究
• 多极性形容词的倾向性判别及其应用研究
• 基于自定义词典的网络文本情感分析方法
• 基于用户多维相似度的协同过滤推荐算法
• 基于深度神经网络的短文本情感分类研究
• 基于深度学习的方面级情感分析技术研究
• 基于新闻情感词向量的股价预测建模研究
• 基于深度学习的文本情感分析研究及应用
• 基于互联网的中文电影评论情感分析方法
• 面向社交网络文本的情感分析方法的研究
• 基于自然语言特征的多模态情感分析研究
• 基于预训练语言模型的理性情感人机谈判
• 面向用户在线评论的方面级情感分析方法
• 基于深度学习的可解释性情感分析模型研究
• 基于深度多任务学习的方面级情感分析研究
• 基于Python的藏文文本情感分析方法
• 基于深度学习模型的证券价格预测实证研究
• 基于图神经网络的方面级文本情感分析研究
• 基于Python的中文评论文本情感分析
• 基于预训练模型的细粒度情感分析算法系统
• 基于深度学习的多元金融行业舆情风险研究
• 基于深度学习的网络短文本情感倾向性分析
• 基于深度学习的文本情感分析关键技术研究
• 基于一致性语义的自然语言处理自解释方法
• 基于深度学习的弹幕文本情感分析实证研究
• 基于深度学习的中国诗歌自动生成算法系统
• 面向中文文本的关键词提取与情感分析研究
• 基于图卷积神经网络的方面级情感分析方法
• 基于电子商务的评论文本情感极性等级分析
• 基于图神经网络的方面级情感分析算法系统
• 面向细分领域的舆情情感分析关键技术研究
• 基于改进注意力机制的中文细粒度情感分析
• 基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别
• 深度学习在电子商务情感分析中的应用研究
• 基于知识增强的方面级情感分析方法与应用
• 基于用户评论情感分析的电影票房预测研究
• 自然语言处理中树形结构预测的理论及应用
• 基于多任务学习的方面级情感分析算法系统
• 基于多源异构数据的图书评论自动摘要研究
• 基于Python的电商商品评论情感分析
• 基于深度学习的文档级文本情感分析模型研究
• 基于情感分析和主题模型的虚假评论识别方法
• 基于多层融合词嵌入模型的文本情感分析研究

问答系统

问答系统毕业设计研究方向涵盖多个重要领域：

• 检索问答侧重基于现有文档检索相关答案，采用信息检索技术和匹配算法，提高答案准确性和相关性。
• 生成问答旨在自动生成自然语言答案，使用深度学习模型，如变换器（Transformer），实现更流畅、自然回答。
• 领域特定问答专注为特定领域（如医疗、法律）提供答案，利用领域知识库和专业术语优化，确保回答专业性和准确性。
• 多轮对话问答处理多轮对话，保持上下文连贯性，结合对话管理和记忆机制，使系统理解用户意图和历史对话内容。
• 语音问答实现语音输入、输出功能，结合语音识别和合成技术，使用户通过语音与系统互动。

以下是一些问答系统毕业设计的选题示例：

• 基于知识图谱的粮食问答系统
• 基于知识图谱的图书推荐系统
• 基于知识图谱的舌像诊疗系统
• 基于知识图谱的电影问答系统
• 基于深度学习的图像检索研究
• 基于知识图谱的旅游问答系统
• 基于自然语言处理的空管系统
• 基于知识图谱的紫砂问答系统
• 基于知识图谱的智能导学系统
• 面向民法的法律文本知识挖掘
• 基于知识图谱的柑橘问答系统
• 基于知识图谱的常见病问答系统
• 基于知识图谱的糖尿病问答系统
• 面向问答的知识图谱推理方法研究
• 基于知识图谱的滚动轴承推荐系统
• 基于深度学习的财经新闻情感分析
• 基于人工智能的自然语言处理系统
• 中医脾胃病知识图谱自动构建研究
• 基于知识图谱的档案领域问答系统
• 基于知识图谱的法律问答算法研究
• 基于知识图谱的超声医学问答系统
• 基于知识图谱的心血管病问答系统
• 基于深度学习的课程推荐算法研究
• 基于知识图谱的在线商品问答研究
• 基于深度学习的手语识别技术研究
• 基于知识图谱的茶叶知识问答系统
• 基于知识图谱的禽畜疾病问答系统
• 基于文本文献的地学知识图谱系统
• 基于知识图谱的生猪养殖问答系统
• 基于知识图谱的上市公司问答系统
• 基于知识图谱的疾病信息查询系统
• 基于知识图谱的军事知识问答系统
• 基于知识图谱的理财基金问答系统
• 基于知识图谱的校园AI问答系统
• 基于注意力机制的评论文本分类研究
• 基于知识图谱的校园信息化服务系统
• 基于知识图谱的棉花病虫害问答系统
• 中药材用于胃病治疗知识图谱的构建
• 基于自然语言处理的古诗、对联分析
• 基于知识图谱的我国青少年健康研究
• 基于文本图表示学习的人格分类方法
• 基于注意力机制的蒙汉机器翻译研究
• 基于增强大模型的税收知识问答系统
• 基于水稻病虫害知识图谱的问答系统
• 基于迁移学习的中文长文本分类研究
• 基于知识图谱的农作物良种问答系统
• 基于文献情报大数据的智能推荐系统
• 基于深度学习的点评类数据倾向研究
• 面向电力设备诊断的知识抽取方法研究
• 基于知识图谱的中医穴位自动问答系统
• 基于知识图谱的风电故障自动问答研究
• 基于自然语言处理的评论分析算法研究
• 基于自然语言处理的医疗舆情分析系统
• 基于深度学习的中文医学文本分类研究
• 基于深度神经网络的语音识别模型研究
• 基于知识图谱的文旅融合推荐方法研究
• 基于翻译机制的中文文本去口语化研究
• 基于知识图谱的茶饮植物智能问答系统
• 基于深度学习的中文命名实体识别研究
• 面向食品安全事件的新闻文本分类研究
• 基于知识图谱的创新创业政策服务研究
• 基于知识图谱的电网工程造价问答系统
• 基于知识图谱的新疆旅游自动问答系统
• 面向知识图谱的链接预测关键技术研究
• 基于知识图谱的国内外乒乓球热点研究
• 基于计算机视觉的手语识别与翻译研究
• 基于知识图谱的广西文化旅游问答系统
• 基于深度学习的太湖流域诗词知识图谱
• 基于深度学习的中文新闻文本分类研究
• 基于知识图谱的奶牛疫病智能问答系统
• 基于自然语言处理技术的智能客服系统
• 基于知识图谱的航天科技活动问答系统
• 基于基础教育知识图谱的智能问答系统
• 生成对抗网络与文本图像生成方法综述
• 棉花病虫害知识图谱的构建与应用研究
• 基于百年党史知识图谱的智能问答系统
• 基于深度学习的医疗健康知识图谱研究
• 基于知识图谱的温室农业智能问答系统
• 基于自然语言处理的学生评教情绪分析
• 基于知识图谱的农作物病虫害问答系统
• 基于知识图谱的山西旅游饮食问答系统
• 基于知识图谱的输电规程知识查询系统
• 基于知识图谱的个性化食谱推荐算法研究
• 基于改进SVM算法的投诉文本分类研究
• 基于大模型微调范式的灾害文献文本研究
• 基于知识图谱的中国近代史知识问答系统
• 基于深度学习的数字图书馆文本分类研究
• 中医临床诊断基本信息自动抽取技术研究
• 基于知识图谱的电影知识库智能问答系统
• 基于自然语言处理的航行通告可视化研究
• 基于知识图谱的电力知识问答与实现技术
• 基于小样本数据增广的医学视觉问答研究
• 基于自然语言处理的评教文本分类与分析
• 基于知识图谱的老年人膳食问答推荐系统
• 基于知识图谱的汽车安全检测技术的研究
• 基于知识图谱的葡萄病虫害自动问答系统
• 基于知识图谱的内蒙古红色旅游问答系统
• 基于人工智能的中小学体质健康监测研究
• 基于深度学习和知识图谱的岗位推荐研究
• 基于中文维基百科的语义知识挖掘相关研究
• 基于深度学习的网络舆情文本分类方法研究
• 基于自然语言处理和图计算的情报分析研究
• 基于AICG技术的智能室内设计方案分析
• 基于深度学习的中医古籍自然语言处理研究
• 基于西湖龙井茶叶评论数据的用户需求分析
• 基于时序卷积网络的中文命名实体识别研究
• 基于知识图谱增强BERT模型的方法研究
• 基于自然语言处理的施工安全需求信息提取
• 基于文本分类的新冠疫情谣言检测方法研究
• 基于知识图谱的健康膳食知识智能问答系统
• 基于荔枝和龙眼病虫害知识图谱的问答系统
• 面向有色冶金领域的知识图谱构建方法研究
• 基于LSTM的英文文本蕴含识别方法研究
• 基于自然语言处理技术的学术知识图谱研究
• 基于知识图谱的客站应急事件处置问答系统
• 基于知识图谱的健康养生智能知识服务系统
• 面向农作物病虫害的知识图谱智能问答系统
• 基于预训练和知识蒸馏的医学文本分类研究
• 基于NLP的大学生自主学习智能问答系统
• 基于自然语言处理的基金专户开发策略分析
• 基于知识增强的图卷积神经网络的文本分类
• 面向税收条例的税法知识图谱构建方法研究
• 基于知识图谱的预算执行审计智能问答系统
• 基于深度神经网络的中文新闻文本分类方法
• 社交网络数据驱动下旅游客运需求预测模型
• 基于机器学习的草莓种植管理知识图谱构建
• 基于卷积神经网络的新闻文本分类问题研究
• 基于知识图谱的网络安全违法行为识别系统
• 基于卷积神经网络图像分类优化算法的研究
• 融合知识图谱和语义信息的烟叶分级问答系统
• 基于深度学习的自然场景文本检测与识别综述
• 基于BERT模型的不文明用语检测方法研究
• 基于知识图谱技术的风电数据管理与应用研究
• 面向电影知识图谱的信息抽取及推荐算法研究
• 基于本草纲目的中药知识图谱构建及应用研究
• 基于文本挖掘和知识图谱的电影推荐算法研究
• 基于知识图谱的聊斋文化资源挖掘与情感分析
• 基于BERT模型的垃圾分选专利分析与研究
• 基于BERT的病例文本信息抽取与优化研究
• 基于大模型检索增强生成的地铁客服问答系统
• 基于自然语言处理的简历信息抽取与识别研究
• 基于深度学习的大别山红色文化知识图谱构建
• 融合大语言模型的中药领域知识图谱问答系统
• 面向老年人养老知识服务的知识图谱构建研究
• 基于深度学习的微博短文本情感分析技术研究
• 基于知识图谱和注意力机制的抑郁症问答系统
• 基于科学知识图谱的自动驾驶技术接受度研究
• 基于知识图谱和语义与结构融合的羊病诊断方法
• 基于自然语言处理的地理要素变化信息抽取研究
• 基于序列标注模型的中学数学术语抽取方法研究
• 基于健身知识图谱的交互式可视化智能问答系统
• 基于知识图谱的电网科技资源智能推荐算法研究
• 基于知识图谱的皖西红色文献资源数字叙事研究
• 基于领域对比自适应模型的大学生焦虑心理分析
• 基于语义分析技术的交易网站运营数据处理方法
• 基于卷积神经网络模型的互联网短文本情感分类
• 内容情感视角下的虚假短视频传播影响因素研究
• 基于自然语言处理的交通事故隐患关联分析方法
   

开题指导建议

• 选题迷茫

毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

• 选题的重要性

毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

• 选题难易度

选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

• 工作量要够

除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

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选题帮助

🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。

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