全文总字数：1705字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
迄今为止，网络文学已经经过了20年的发展，目前市场上网络小说种类繁多，数量庞大。
为了更加贴合读者兴趣，NPL的特征提取、文本分析等技术已经广泛的应用于针对用户的推荐算法中。
本论文相较于传统的贴标签分类系统，自然语言处理（NLP）技术可以提取每个小说文本的特征，再利用相似矩阵来推荐指定小说的相似作品。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
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）；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(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. 主要参考文献
[1] Convolutional Neural Networks forSentence Classification，Yoon Kim New YorkUniversity yhk255@nyu.edu
[2] B. Yang, C. Cardie. 2014.Context-aware Learning for Sentence-level Sentiment Analysis with PosteriorRegularization. In Proceedings of ACL 2014.
[3] Mathias Landhuer, Sven J. Krner, Tichy W F , et al. DeNom: A Tool toFind Problematic Nominalizations using NLP[C]// Second International Workshopon Artificial Intelligence for Requirements Engineering. IEEE, 2015.
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