附件1：莫廷贵毕业设计开题报告PPT
开题报告应由本人根据自身实际情况书写，以下仅供参考，请您根据自身实际情况撰写。研究背景和意义1.1 研究背景在目前这个信息化、数字化的时代，人工智能（AI...
开题报告应由本人根据自身实际情况书写，以下仅供参考，请您根据自身实际情况撰写。研究背景和意义1.1 研究背景在目前这个信息化、数字化的时代，人工智能（AI）已经成为了一个无法忽视的研究方向。其中，自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，已经受到了广泛的关注。自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理人类语言的技术，它包括诸如文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等众多子任务。虽然现在已经有很多基于深度学习的自然语言处理方法，但是它们大多数都使用了相同的预训练模型，如Word2Vec或者GloVe，这些模型主要是将词向量作为输入，忽略了词序列的顺序信息。然而，在真实的应用场景中，比如在中文分词任务中，词序列的顺序信息往往是非常重要的。针对这个问题，我们提出了一种基于Transformer的双向长短期记忆网络（BiLSTM）的中文分词方法。这种方法首先使用Transformer模型对输入的句子进行编码，得到一个上下文相关的词向量表示，然后使用BiLSTM模型对词向量进行进一步的处理，得到最终的分词结果。1.2 研究意义中文分词是自然语言处理中的一个基础任务，它对于后续的文本分类、情感分析、机器翻译等任务有着重要的影响。由于中文的语言特性不同于英文，中文的词汇之间没有明显的分隔符，因此，中文分词任务相比英文分词任务更具挑战性。虽然现在已经有许多的中文分词方法，但是它们大多数都只考虑了单个词的上下文信息，忽略了词序列的顺序信息。因此，我们提出了一种基于Transformer的BiLSTM的中文分词方法，该方法可以充分考虑词序列的顺序信息，提高中文分词的准确性。我们的研究不仅可以为中文分词任务提供一种新的解决方案，而且可以为其他的自然语言处理任务提供有益的参考，具有重要的理论价值和实践意义。文献综述2.1 自然语言处理概述自然语言处理是一种人工智能技术，它使得计算机可以理解和处理人类语言。自然语言处理的主要研究方向包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等。在目前这个深度学习时代，许多自然语言处理任务都采用了深度学习模型，如递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer等。其中，Transformer模型由于其优秀的性能和高效的计算速度，已经被广泛地应用到了各种自然语言处理任务中。2.2 中文分词概述中文分词是自然语言处理中的一个基础任务，它的目标是将一个中文文本分割成一个个单独的词。由于中文的语言特性不同于英文，中文分词任务相比英文分词任务更具挑战性。目前，中文分词的主要方法可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。其中，基于规则的方法主要依靠人工制定的词典和规则来进行分词，而基于机器学习的方法则通过训练大量的语料库来学习分词规律。近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的中文分词方法已经成为了研究热点。其中，基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的分词方法已经得到了广泛的应用。然而，这些方法大多只考虑了单个词的上下文信息，忽略了词序列的顺序信息。2.3 Transformer模型Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它通过将输入序列中的每个位置都视为一个独立的词，从而避免了传统RNN模型存在的梯度消失和梯度爆炸问题。由于其优秀的性能和高效的计算速度，Transformer模型已经被广泛应用于各种自然语言处理任务中。在中文分词任务中，Transformer模型可以用于捕捉输入句子的上下文信息，从而帮助BiLSTM模型更好地处理词序列的顺序信息。因此，我们将Transformer模型和BiLSTM模型结合在一起，形成了一种全新的中文分词方法。研究目标和内容3.1 研究目标我们的研究目标是在已有的自然语言处理技术和深度学习模型的基础上，提出一种新的基于Transformer的BiLSTM的中文分词方法。该方法不仅可以充分考虑词序列的顺序信息，而且可以有效地捕捉输入句子的上下文信息，从而在中文分词任务上取得优秀的性能表现。具体来说，我们的研究目标包括以下几个方面：研究和实现基于Transformer的中文分词模型探讨Transformer模型在中文分词任务中的应用方法和效果研究和实现基于BiLSTM的中文分词模型研究和实现Transformer模型与BiLSTM模型的结合方法
