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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
毕业设计内容：自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）被越来越广泛地使用于语音识别，自动翻译，自动问答等等领域。
相比较于字母语言，中文NLP任务更加困难。
由于汉语不具有字母语言中的天然分隔符，因此分词是所有中文NLP任务的开端，也是极端重要的工作。
2. 实验内容和要求
1. 语料的预处理：包括数据清洗，将数据中错误值、异常值剔除，对缺失值进行处理。
2. 对处理好的语料进行特征工程；3. 使用预训练模型数据集进行处理，并与经典模型进行对比。
4. 调整模型参数使得训练出的模型效果更好。
3. 参考文献
[1] VASWANI A,SHAZEER N,PARMAR N.et al. Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems[J]. 2017
[2] Devlin J , Chang M W , Lee K , et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. 2018.
[3] 刘浏, 王东波. 命名实体识别研究综述[J]. 情报学报,2018,37(3):329-340.
4. 毕业设计（论文）计划
2021-01-18~2021-02-07 收集所用的数据集，查阅并学习相关文献，掌握并理解任务所需的基础知识； 2021-02-07~2021-02-28 学习使用传统方法完成简单的文本分类任务； 2021-03-01~2021-03-28 学习使用预训练模型，完成分词与命名实体识别任务； 2021-03-29~2021-05-02 核心算法的编程实现，模型的构建与调试，完成毕业设计要求的任务； 2021-05-03~2021-05-30 案例分析，论文撰写； 2021-05-31~2021-06-15 论文评阅，答辩。
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