1. 题目来源
写作风格是作家在创作过程中所形成的独特的语言表达习惯，是其个性和思想的体现。
随着互联网和社交媒体的普及，海量的文本信息涌现，如何对这些文本进行有效的分类和识别，成为了自然语言处理领域的一个重要研究方向。
写作风格分类与识别在多个领域具有重要的应用价值，例如：
社会价值：写作风格分类与识别可以帮助我们更好地理解不同文化背景、不同社会群体的语言表达习惯，促进文化交流与融合。
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2. 应完成的主要内容
本论文主要研究基于深度学习的写作风格分类与识别问题。
论文将围绕以下几个方面展开：
1.对写作风格进行定义和特征分析，探讨不同类型写作风格的语言特征和表达方式。
2.研究和对比不同的文本表示方法，例如词袋模型、TF-IDF、词嵌入等，为深度学习模型提供有效的输入特征。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.论文应具备清晰的逻辑结构，论点明确，论据充分，论证严密。
2.论文应做到理论联系实际，对研究结果进行深入分析和讨论，并提出相应的建议和展望。
3.论文写作应符合学术规范，参考文献引用规范。
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4. 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
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.徐睿峰,孙茂松. 文本风格迁移研究综述[J]. 中文信息学报,2021,35(01):1-16.
2.刘知远,孙茂松,林衍凯,等. 知物由学:文本理解与生成[J]. 计算机学报,2021,44(01):1-27.
3.黄萱菁,邱锡鹏. 深度学习时代自然语言处理研究[J]. 中国计算机学会通讯,2020,16(09):1-14.
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