1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
课题的意义：
自然语言处理是一种对自然语言信息进行处理的技术,包括自然语言。它是计算语言学的重要分支之一,是人工智能研究中一个十分活跃的领域。成熟的自然语言处理技术可广泛用于机器自动翻译、情报检索、自动标引、自动文摘等领域。现阶段的自然语言处理主要集中于4大方向：语言学方向、数据处理方向、人工智能和认知科学方向以及语言工程方向。进入21世纪，自然语言处理在计算机领域的应用不断拓展，随着计算机网络技术的不断进步成为现代化学科与技术的焦点，并时刻影响人类的日常生活。
本研究借助文献计量学和知识图谱的有关理论和方法对自然语言处理技术的研究现状和结构特征进行分析，过citespace软件绘制相关的知识图谱，直观的展现出自然语言处理的整体发展，并分析该技术的研究趋势，为相关研究人员提供参考。通过本研究，深度挖掘自然语言处理领域的研究前沿，寻找该领域新的增长点，促进自然语言处理在各方面应用的发展。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标：本文以文献计量学为基础，运用数理统计方法，客观地描述和总结我国人工智能的研究现状和未来发展趋势。基于java环境，使用陈超美教授开发的citespacev进行可视化分析，以作者、机构、期刊等为研究变量绘制知识图谱，呈现目前我国自然语言处理研究的发展状况，并对关键词、突现词等进行分析，发现该领域的研究进展和前沿热点。
研究内容：本文选择自然语言处理作为研究对象，以web of science文献数据库和中国知网作为本文的数据源，分析国内外自然语言处理领域的研究现状、发展趋势以及研究热点。本文利用citespace软件，对数据集中的文献年代、作者、关键词、研究机构以及引用的参考文献等元素，进行了研究主体分析、研究现状及趋势分析。
拟解决的关键问题：自然语言处理领域的研究热点，自然语言处理领域未来的研究趋势。
3. 研究的方法与方案
研究方法：1.文献计量法运用文献计量学的相关知识和理论，借助文献各种特征的数量，采用数学与统计学方法来描述和评价科学文章的增长和分布的一种定量统计分析。2.知识图谱是应用数学、计算机技术等科技的手段和知识，将科学知识的发展过程和规律绘制成二维或三维图形。具体的方法有共词分析、引文网络分析、社会网络分析等等。
技术路线：
4. 研究创新点
近年来，自然语言处理技术逐步发展，越来越多的学者进行相关研究。面对文献数量还在不断增加的现状，要想准确把握当前文本挖掘技术发展的结构特征，揭示其演变规律，仅仅通过阅读相关文献进行定性研宄是不够的，只有对相关研究内容进行科学系统的定量分析才是合理的。对目前关于自然语言处理的研究成果整理，发现学者们对自然语言处理的研究和应用涉及各个领域，但当前为止，从文献计量学和知识图谱可视化角度系统地对自然语言处理论文进行研究较少。因此，对自然语言处理的相关论文进行梳理，以便更透彻的了解我国文本挖掘的研究近况、讨论热点的变迁以及发展动向。
5. 研究计划与进展
1.与指导老师交流沟通，明确自身缺陷和不足。通过阅读相关文献，学习相关理论，确定选题。
2.根据选题制定实验方案，与指导老师交流后优化实验方案。
3.根据实验方案采集数据，对数据进行筛选、分类。
