1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（nlp）领域取得了显著的进步，其中文字风格迁移作为一项重要的研究方向，受到了广泛关注。
文字风格迁移旨在保持文本语义内容不变的情况下，赋予文本不同的风格特征，例如将新闻报道改写成散文、将正式文体转换为口语化表达等。
本选题以文字风格迁移为研究对象，深入探讨其理论基础、方法模型和应用价值，具有重要的理论意义和现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着深度学习技术的快速发展，文字风格迁移成为了自然语言处理领域的研究热点，在国内外都取得了一系列重要进展。
1. 国内研究现状
国内学者在文字风格迁移领域也进行了一系列探索，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：1.文本风格表示：研究如何有效地表示不同类型文本的风格特征，例如使用词向量、句向量、主题模型等方法提取文本的语义信息，使用情感词典、语法规则等方法提取文本的情感和风格信息。
2.风格迁移模型：研究和比较现有的文字风格迁移方法，例如基于规则的方法、基于统计机器学习的方法、基于深度学习的方法等，分析其优缺点和适用场景，并在此基础上提出改进的模型或全新模型。
3.风格迁移评估：研究如何有效地评估文字风格迁移的效果，例如使用人工评估、自动评估等方法，从文本的流畅度、风格相似度、内容保留度等多个维度进行评估。
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，逐步深入地开展研究工作。
1.文献调研阶段：收集、整理和分析国内外关于文字风格迁移的最新研究成果，了解该领域的最新研究动态、主要技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.模型构建阶段：在深入理解现有风格迁移模型的基础上，针对现有模型的不足，提出改进的模型或全新模型。
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.提出一种基于深度学习的文字风格迁移模型，该模型能够有效地学习和迁移不同类型文本的风格特征，并在保持文本语义内容不变的情况下，生成具有目标风格的文本。
2.提出一种新的风格迁移评估指标，该指标能够更全面、客观地评估风格迁移的效果，为风格迁移模型的优化提供更准确的指导。
3.将文字风格迁移技术应用于新的领域，例如新闻改写、文学创作、广告文案生成等，拓展文字风格迁移技术的应用范围。
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] 徐亮,王厚峰.文本风格迁移研究进展与展望[j].自动化学报,2022,48(01):1-23.
[2] 黄轩,刘挺.文本风格迁移研究综述[j].计算机科学,2021,48(02):18-32.
[3] 周云,冯冲,李培峰,等.基于深度学习的文本风格迁移研究综述[j].计算机科学,2020,47(12):1-10.
