1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网技术的飞速发展和信息化时代的到来，文本数据呈现爆炸式增长。
如何从海量文本中快速、准确地提取关键信息，成为了自然语言处理领域的一个重要研究方向。
关键字提取作为文本挖掘的关键技术之一，能够有效地概括文本主题、提取核心内容，在信息检索、文本分类、舆情分析等领域具有广泛的应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对文本关键字提取方法进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在中文文本关键字提取方面取得了一系列重要进展，特别是在结合中文语言特点进行算法改进方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要研究内容包括：1.研究中文文本关键字提取的基本概念、评价指标和常用算法，分析各种算法的优缺点。
2.研究Python中文文本预处理技术，包括中文分词、停用词去除、词性标注、文本向量化等。
3.研究基于TF-IDF的中文文本关键字提取方法，利用Python实现TF-IDF算法，并通过实验验证其有效性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤进行：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解中文文本关键字提取的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础。
2.系统设计阶段：根据研究内容和目标，设计基于Python的中文文本关键字提取系统的架构和功能模块，确定系统实现的技术路线。
3.数据收集与处理阶段：收集中文文本数据，并对数据进行预处理，包括文本清洗、分词、去除停用词等，为后续的关键字提取做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将深度学习技术应用于中文文本关键字提取，探索基于深度学习的关键字提取模型，以期获得比传统方法更好的效果。
2.结合中文文本的特点，对现有的关键字提取算法进行改进和优化，提高算法的效率和准确率。
3.利用Python语言及其相关库，开发一个功能完善、性能优良的中文文本关键字提取系统，为实际应用提供工具支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.黄沛杰,罗永浩,李培峰,等.面向中文电子病历的主题模型关键词提取[J].计算机应用研究,2021,38(11):3273-3278,3284.
2.孟凡擎. 基于TF-IDF改进算法的微博热点话题发现研究[D].保定:河北大学,2020.
3.李晓光,史彦军,周雨霏.融合BERT与多特征的短文本关键词提取[J].计算机工程与应用,2020,56(24):157-162.
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