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科研主題：帝國理工劉教授1v1科研——
隨著網際網路的快速發展，新聞文字的生成和傳播呈現爆炸式增長，如何高效地對海量新聞文字進行分類已成為自然語言處理（NLP）領域的重要研究方向。BBC News作為全球知名的新聞媒體，其內容涵蓋政治、經濟、科技、娛樂等多個領域，研究如何基於智慧解析技術對其新聞文字進行分類，不僅能夠提升新聞檢索和推薦的效率，還為自動化資訊處理提供了技術支援。
新聞文字分類的挑戰在於新聞語言的複雜性和多樣性，以及不同類別間內容邊界的不明確性。傳統的文字分類方法依賴於特徵提取和統計模型，但在面對大規模、多維度的新聞資料時，往往存在分類精度低、魯棒性不足的問題。近年來，深度學習技術的發展，尤其是基於網路模型的文字解析方法（如卷積神經網路CNN、迴圈神經網路RNN及其變體LSTM、GRU），為新聞文字分類提供了強有力的工具。此外，預訓練語言模型（如BERT、RoBERTa）透過捕捉語義關係，進一步提高了分類的準確性和泛化能力。
本研究旨在結合網路模型與智慧解析技術，對BBC News文字進行分類研究。透過本研究，期望為新聞文字分類提供一套高效、智慧的解決方案，同時為新聞媒體行業的資訊管理和推薦系統提供技術支援，助力新聞傳播的智慧化升級。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定製其他專業的科研課題。
特邀
導師
指南者留學特邀導師：劉教授
帝國理工商學院Assistant Professor
Management Science等多個頂級期刊審稿人
研究領域：Business Analytics、Operations Management Managerial Statistics、Corporate Finance
Supply Chain Management
我們的優勢
我們的名校科研
其他機構科研
教授1v1指導
10-20人班課
提供更個性化的科研教學指導
學生不容易得到個人化的關注
獨立一作論文
共同一作論文
讓學生全面地參與研究專案，從而獲得更多的學術成就和獨立思考的能力
導致學生的貢獻被稀釋，不容易凸顯個人能力
教授直接指導論文
教授不指導論文
直接從資深專家那裡獲取知識和經驗，有利於論文的高質量完成
缺乏專業指導，導致論文質量不高
Research論文
Review論文
強調實際研究和資料收集，更容易在學術界認可
更側重於理論分析而非實際研究，不容易得到學術認可
100%有推薦信
不全都有推薦信
確保學生在留學申請時有強有力的推薦支持
缺乏推薦信會影響將來的留學申請
EDU郵箱推薦信
私人郵箱推薦
使用教育郵箱傳送的推薦信更具權威性
缺乏權威性，不容易被接受
教授進群隨時直接聯絡
只能在班課會議上溝通
便於即時解答疑問和及時獲取反饋
缺乏及時和個性化的反饋
華人教授漢語指導
英文授課聽不懂
使用漢語講授專業知識內容更容易消化理解
你將收穫
國際會議論文發表
適合人群
留學申請：計劃申請資料科學/商業分析/數字媒體傳播等相關專業的同學
提升背景：希望增加深度學術研究經歷，提升獨立研究能力的同學
鍛鍊技能：想要掌握資料科學領域知識，包括Python、機器學習、論文撰寫等技能的同學
進度安排
階段1
科研專案匹配和準備期
· 週期：
1-4周
· 海外導師:
學生和導師雙向匹配
· 指南者老師:
進行前期技能、軟體等基礎能力培訓
階段2
科研專案正式週期
· 週期：
8周
· 海外導師：
每週遠端會議-科研推進-論文指導
· 指南者老師：
協助答疑和輔導
階段3
論文發表和網申
· 週期：
——
· 海外導師：
推薦信（官郵）+網推
· 指南者老師：
協助論文發表
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諮詢報名科研專案