1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和企事业单位办公自动化的普及，电子文件已经成为信息存储和管理的重要载体。
然而，海量的电子文件也给管理工作带来了巨大的挑战，传统的人工分类方式费时费力、效率低下，而且容易出错。
因此，迫切需要开发一种高效、准确、智能的电子文件分类系统，以提高文件管理效率和信息资源利用率。
2. 本选题国内外研究状况综述
电子文件智能分类是近年来信息管理领域的研究热点之一，国内外学者在该领域开展了大量的研究工作，并取得了一系列的成果。
1. 国内研究现状
国内对于电子文件智能分类的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将围绕电子文件智能分类系统的需求分析、系统设计、关键模块实现、系统测试与评估等方面展开研究。
1.需求分析:对电子文件智能分类系统的功能需求、性能需求、安全需求和用户界面需求进行详细分析，明确系统的建设目标和功能范围。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解电子文件智能分类的研究现状、发展趋势以及关键技术，为课题研究奠定理论基础。
2.需求分析:通过调研相关用户需求，分析电子文件智能分类系统的功能需求、性能需求、安全需求等，为系统设计提供依据。
3.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、功能模块划分、数据库设计等，并确定关键技术路线和实现方案。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.面向特定领域:本课题将针对特定领域的电子文件进行分类研究，例如针对企业内部文件、政府公文、科研文献等，构建面向特定领域的电子文件分类模型，以提高分类的准确率和效率。
2.融合多种特征:本课题将尝试融合多种特征进行电子文件分类，例如文本特征、语义特征、结构特征等，以提高分类模型的泛化能力和鲁棒性。
3.优化分类算法:针对现有分类算法的不足，本课题将尝试对传统的机器学习算法或深度学习模型进行改进和优化，以提高分类的准确率和效率。
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. 李芳, 张伟. 基于深度学习的电子文件自动分类方法研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(17): 91-98.
2. 刘洋, 彭波, 邓湘. 基于BERT和多特征融合的文本分类方法[J]. 计算机应用, 2021, 41(04): 1039-1045.
3. 刘华, 王晓龙, 薛洋. 面向中文电子病历的BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别[J]. 计算机工程, 2022, 48(01): 232-239.
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