邹旋主持的科研项目

项目名称：基于深度学习的大规模文本分类系统研究

邹旋，北京交通大学，2017年12月

文本分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，它的目标是将文本转换为对应的类别。随着互联网的普及，文本分类的应用越来越广泛，例如搜索引擎、信息检索、自动问答等。因此，研究高效的大规模文本分类系统具有重要的现实意义。

近年来，深度学习技术在文本分类领域取得了重要进展。深度学习通过多层神经网络来学习特征，可以有效地提高分类的准确性。然而，对于大规模的文本分类任务，传统的深度学习方法往往需要大量的标注数据，而标注数据往往很难获得。因此，基于深度学习的大规模文本分类系统成为了当前研究的热点。

本文将介绍一种基于深度学习的大规模文本分类系统的研究思路和方法。我们将采用深度学习技术，结合大规模文本分类任务的需求，设计并实现一个高效的文本分类系统。我们将使用卷积神经网络和循环神经网络作为模型架构，并采用迁移学习技术来提高模型的性能。

本文将详细介绍我们的研究思路和方法，并讨论模型的性能评价。我们还将探讨如何获得更好的训练数据和模型性能，并在未来的研究中进行进一步的改进和优化。

基于深度学习的大规模文本分类系统研究是一项具有挑战性和前景的任务。通过本文的介绍，我们可以更好地理解这种方法的研究思路和方法，并为其研究提供有益的参考。