項(xiàng)目名稱(chēng)：基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模文本分類(lèi)系統(tǒng)研究

鄒旋，北京交通大學(xué)，2017年12月

文本分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要任務(wù)，它的目標(biāo)是將文本轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的類(lèi)別。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，文本分類(lèi)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，例如搜索引擎、信息檢索、自動(dòng)問(wèn)答等。因此，研究高效的大規(guī)模文本分類(lèi)系統(tǒng)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在文本分類(lèi)領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)特征，可以有效地提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性。然而，對(duì)于大規(guī)模的文本分類(lèi)任務(wù)，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法往往需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而標(biāo)注數(shù)據(jù)往往很難獲得。因此，基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模文本分類(lèi)系統(tǒng)成為了當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

本文將介紹一種基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模文本分類(lèi)系統(tǒng)的研究思路和方法。我們將采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合大規(guī)模文本分類(lèi)任務(wù)的需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效的文本分類(lèi)系統(tǒng)。我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型架構(gòu)，并采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)提高模型的性能。

本文將詳細(xì)介紹我們的研究思路和方法，并討論模型的性能評(píng)價(jià)。我們還將探討如何獲得更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型性能，并在未來(lái)的研究中進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化。

基于深度學(xué)習(xí)的大規(guī)模文本分類(lèi)系統(tǒng)研究是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性和前景的任務(wù)。通過(guò)本文的介紹，我們可以更好地理解這種方法的研究思路和方法，并為其研究提供有益的參考。