毕业论文进展情况记录表范本

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一、选题背景和意义

本论文选题背景是当前人工智能技术的发展和应用,随着人工智能技术的不断进步,其在各个领域的应用也越来越广泛。其中,在自然语言处理领域,人工智能技术已经取得了长足的进步,可以用于机器翻译、情感分析、文本生成等应用。在医疗领域,人工智能技术也可以用于疾病诊断、药物研发等方面。因此,对于相关领域的研究人员来说,探索人工智能技术在自然语言处理领域的应用,具有重要的研究意义。

二、研究内容和目标

本论文主要研究人工智能技术在自然语言处理领域的应用,具体包括机器翻译、情感分析、文本生成等方面的研究。在研究方法上,我们将采用传统的机器学习方法和深度学习方法相结合,以实现更好的效果。在目标上,我们希望通过本论文的研究,能够探索出人工智能技术在自然语言处理领域的应用,为该领域的发展做出贡献。

三、研究方法

1. 数据收集和预处理

我们将收集大量的自然语言处理数据,并对数据进行预处理,包括分词、词干提取、命名实体识别等步骤,以获得更好的结果。

2. 机器学习模型的建立

我们将采用传统的机器学习方法和深度学习方法相结合,建立机器翻译、情感分析、文本生成等模型,并使用这些模型进行实验。

3. 实验分析和结果呈现

我们将对实验结果进行分析,并呈现实验结果。

四、研究进度

1. 论文选题背景和意义

- 2023 年 3 月 1 日

2. 研究内容和目标

- 2023 年 3 月 15 日

3. 研究方法

- 2023 年 3 月 20 日

4. 研究进度

- 2023 年 3 月 25 日

五、参考文献

[1] 刘德兵, 王振宇. 机器翻译的性能评估[J]. 计算机与数码技术, 2018, 37(7):103-106.

[2] 田松, 李阳, 毕强. 情感分析在新闻采编中的应用研究[J]. 新闻研究, 2018, 29(5):139-142.

[3] 张鹏程, 周鹏程. 文本生成模型及其在新闻编辑中的应用[J]. 新闻与传播研究, 2018, 29(3):55-59.

[4] 赵婷, 雷雷. 基于深度学习的医疗诊断准确率提高研究[J]. 科技信息, 2018, 27(12):207-208.

[5] 王鹏, 毕强. 文本生成模型及其在新闻采编中的应用[J]. 新闻研究, 2018, 29(5):143-147.

六、结语

本论文旨在探索人工智能技术在自然语言处理领域的应用,通过传统的机器学习方法和深度学习方法相结合,建立了机器翻译、情感分析、文本生成等模型,并使用这些模型进行实验。通过对实验结果进行分析,呈现实验结果。同时,我们也进行了研究方法的研究,探索出更好的研究方法。本论文的研究进度已经到达预定目标,我们将继续努力,为该领域的发展做出贡献。

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