1. 题目来源
近年来，随着互联网技术的飞速发展和普及，文本数据呈现爆炸式增长。
如何高效、准确地对海量文本进行分类，成为了自然语言处理领域的研究热点。
传统的文本分类方法通常依赖于大量人工标注的训练数据，然而，人工标注成本高昂且效率低下，尤其对于大规模数据集而言，人工标注几乎是不现实的。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.对文本分类和弱监督学习进行综述，介绍相关概念、方法和最新研究进展；2.重点研究不完全标注学习、半监督学习、主动学习等弱监督学习方法在文本分类中的应用；3.设计并实现基于弱监督学习的文本分类模型，包括特征表示、分类器设计、模型训练等方面；4.在公开数据集上进行实验，对比分析不同弱监督学习方法和模型的性能，并与传统文本分类方法进行比较；5.对研究结果进行总结和展望，分析基于弱监督学习的文本分类方法的优势和不足，指出未来研究方向。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成论文的选题、开题、文献调研、模型设计、实验验证、论文撰写和答辩等环节；2.论文应具备一定的理论深度和学术价值，研究方法科学合理，实验结果真实可靠，分析论证逻辑清晰，结论合理可信；3.论文应严格遵守学术规范，注意引用和参考文献的格式，杜绝任何形式的抄袭和剽窃行为；4.完成的成果形式：(1)学术论文一篇，不少于1万字；(2)相关代码实现；(3)论文答辩PPT。
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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘知远, 孙茂松, 林衍涛, 等. 知识驱动的弱监督机器学习综述[J]. 计算机学报, 2021, 44(7): 1313-1339.
2.邱锡鹏, 王宇轩, 刘知远. 预训练模型综述[J]. 自动化学报, 2021, 47(12): 2767-2796.
3.周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.
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