1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 研究目的及意义
在当今的信息量爆炸的智能时代，文字信息在我们的手机、电脑甚至电视上有着非常高频率的出现频次，我们在接收这些大量文本内容的同时，也在输出着大量的文本内容。对于智能时代而言，如何处理这些文本内容，识别出有效的信息，并在识别率、出错率中都有良好表现是当今研究的一个主要方向所在。
深度学习（deep learning）作为机器学习的一个分支，其通过无监督式或半监督式的特征学习和分层特征学习来代替传统手工获取特征。在学习效果和准确性上，尤其是在文字、图像和语音都优于先前相关技术。在这其中，循环神经网络（rnn）作为深度学习领域中存在这自连接的神经网络，其模型的特点使得它能够把上一个输出的内容同时作为下一个的输出，在文本识别中能够对上文进行联系从而有着更好的文本识别效率。
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2. 研究的基本内容与方案
2.1 目标（开发的系统概况描述）
本课题主要基于循环神经网络（rnn）对文本识别相关技术与模型进行研究，针对中文文本识别方法进行相关探究和实验，旨在构建在查准率和查全率都相对有所提升的模型。
2.2 基本内容
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3. 研究计划与安排
第1-2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；阅读顶级会议论文和相关参考文献
第3-6周：学习深度学习的相关理论和方法。
第7-13周：进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。
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4. 参考文献（12篇以上）
[1]周志华.机器学习[m].清华大学出版社,2016.
[2]赵卫东.机器学习案例实战[m].人民邮电出版社,2019.
[3]杨丽,吴雨茜，王俊丽，刘义理.循环神经网络研究综述[j].计算机应用，2018，38(s2):1－6，26.
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