提升数据质量以增强模型性能的研究

开题报告编号为2141859的张雨薇同学在2022年11月20日提交了一个专业学位硕士研究生学位论文选题报告及工作计划，题目为"基于提升数据质量来增强在模型性能研究"。该课题主要研究的科学技术问题包括训练数据分析以及缺陷识别，并致力于解决训练数据中存在脏数据、训练数据覆盖不足和训练数据分布偏置等问题。研究背景及选题依据围绕着NLP开发者需要在提升数据集质量与数据精度方面投入更多精力的现实需求，以及训练数据集质量问题需要更多关注的现实情况。研究的目标是通过提升数据质量来增强模型性能，具有较强的专业理论意义和实际应用价值。 在研究问题部分，文中提到了所要研究的本专业领域的科学技术问题，即对训练数据的质量问题展开分析并解决。该问题具有一定的复杂性和现实意义，对于提升模型性能以及NLP技术的实际应用有着重要的意义。 对于研究背景及选题依据，文中则详细描述了NLP开发者需要在提升数据集质量与数据精度方面投入更多精力的现实需求，以及训练数据集质量问题需要更多关注的现实情况。这使得课题具有了重要的现实意义和应用前景，也为研究提供了充分的理论和实践基础。 论文选题报告还提到了专业理论意义及实际应用价值，指出通过提升数据质量来增强模型性能对于相关领域的理论知识和实践技术都有着重要的推动作用。同时，这项研究也将为相关领域的实际应用提供具体的解决方案，具有一定的实际应用效果和推广价值。 在选题报告中，还指出了指导教师为叶晨，这意味着在后续的研究过程中，将会有着良好的学术指导和学术支持。同时，同济大学研究生院的审核也为该选题报告提供了一定的权威认可，体现了该研究的学术价值和可行性。 总的来说，张雨薇在该选题报告中明确了研究的问题、背景、目标和意义，展示了该研究的科学性、前瞻性和创新性。该选题报告符合专业学位硕士研究生学位论文选题报告及工作计划的要求，有望在未来的研究中取得理论和实践上的重要成果，为提升数据质量以增强模型性能这一领域的发展做出重要贡献。