1. 毕业设计（论文）主要内容：
1、文章数据采集和处理对文本进行预处理和分词2、写作风格特征提取提取写作风格特征，如标点使用频率、虚词词频等，通过这这些特征来描述不同作者的写作风格。3、实验数据对比分析通过对比实验，验证写作风格识别模型的普适性和准确性
4. 写作风格迁移的实现
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要任务要求：1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告（“设计的目的及意义”至少800汉字；“基本内容和技术方案”至少400汉字；进度安排应尽可能详细；教指导教师意见应包含：学生的调研是否充分？基本内容和技术方案是否已明确？是否已经具备开始设计（论文）的条件？能否达到预期的目标？是否同意进入设计（论文）阶段？）；3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；4.完成系统的编码与调试；5.完成10000字以上的毕业论文；6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
时间节点：(1)2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；(2)2020/3/1—2020/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；(3)2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文；(4)2020/5/26—2020/6/5：准备答辩。
4. 主要参考文献
必读参考文献[1] 刘明勇. 基于写作风格学的作者识别技术研究[D]. 浙江大学, 2013.[2] 万晶. 中文作者识别方法研究[D]. 湖南大学, 2012.[3] 张运良, 朱礼军, 乔晓东,等. 基于句类特征的作者写作风格分类研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(22):129-131.[4] Hogenboom A, Frasincar F, Jong F D, et al. Using rhetorical structure in sentiment analysis[J]. Communications of the Acm, 2015, 58(7):69-77.[5] 李超. 基于深度学习的短文本分类及信息抽取研究[D]. 郑州大学, 2017.[6] Kolotienko S, Anisimovich K, Myakutin A V, et al. Natural language text classification based on semantic features[J]. 2018.[7] Sachan D S, Zaheer M, Salakhutdinov R. Investigating the Working of Text Classifiers[J]. 2018.[8] Song J, Qin S, Zhang P. Chinese text categorization based on deep belief networks[C]// Ieee/acis, International Conference on Computer and Information Science. IEEE, 2016:1-5.[9] Sun S, Luo C, Chen J. A Review of Natural Language Processing Techniques for Opinion Mining Systems[J]. Information Fusion, 2016, 36:10-25.[10] 王甜甜. 互联网新闻分类中特征选择和特征提取方法研究[D]. 中国科学技术大学, 2016.
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