开题论文技术路线

开题论文的技术路线主要关注利用深度学习方法对大规模数据集进行文本特征提取，特别是使用自监督学习方法的预训练模型。技术路线分为以下步骤：首先，使用开源的预训练模型对文本数据进行编码，以生成可用于分类、聚类等任务的文本表示。然后，采用自监督学习策略对预训练模型进行微调，以进一步提升文本表示的质量。接着，通过实验比较不同模型、训练数据和超参数等因素对模型性能的影响。最后，选择最佳模型进行文本分类和聚类任务，并对结果进行可视化展示。整个技术路线旨在利用深度学习技术解决大规模文本数据处理中的问题，为自然语言处理领域的研究提供有益的参考。