基于Word2vec和LSTM的综述文献识别研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

1. 课题的意义

（1） 综述文献是对某一领域或学科搜集大量研究资料，通过分析、提炼、整合其最新进展，学术见解或建议做出的综合性介绍和阐述的一种学术论文。其对于初学者可以用于了解该学科，对于学者可用于发现前沿问题，拓展研究思路和方法。因此，研究综述文献对领域发展的作用就很有意义。

2. 研究的基本内容和问题

1. 研究目标

通过对比建立的模型性能，找到建立综述文献分类器的指标，用于综述文献识别。

2. 研究内容

3. 研究的方法与方案

1. 研究方法

（1）文献调研法

对国内外相关研究结果进行梳理，对进行文本分类所使用的机器学习模型进行对比，为本课题提供借鉴。

4. 研究创新点

1. 综述文献作为一种特殊的文献类型，在各个学科领域内都具有重要作用，但目前鲜有基于综述文献数据进行的研究。

2. 目前大多文本分类多建立在短文本上，本课题基于长短文本均有建立双向lstm模型。

3. 目前大多综述文献均为人工标注或使用传统标注算法进行，本课题提出使用机器学习的方法进行综述文献识别，以提供识别准确率。

5. 研究计划与进展

1. 第一阶段，对国内外的相关研究进行文献调研，确定本课题所使用机器学习模型。

2. 第二阶段，对数据进行提取和清洗，获取本课题所需数据集。

3. 第三阶段，构建word2vec预训练模型。