本帖最后由 王建国 于 2020-9-10 10:35 编辑
正确解决了这个问题,你的毕业论文之路会轻松愉快许多。
痛苦每年一到毕业论文季,就可以看到朋友圈里大学老师们「比惨大赛」。
单从老师角度看来,你会觉得如今这些学生怎么变得这么过分?都已经到了触目惊心的程度。 可是如果你趴在学生的朋友圈,那看到的就是另一番场景了。 那种抱怨,仿佛老师们一个个都是「周扒皮」一般。 我不愿意去参加具体事例的争论。因为大部分群体其实都是正态分布。 「不需扬鞭自奋蹄」的学生当然有,但是也有佛系到放弃治疗的。 肯静下心来给学生认真辅导批改,满纸写满红字的老师,也不在少数吧? 所以,拿苹果和橘子比,没有可比性。 况且大规模的毕业论文写作进程出现问题,恐怕不能只按照个体特性来找原因吧? 很多时候,问题并不是出在提交初稿的截止日期那几天(尽管大家都默认「截止日期是第一生产力」),而是在选题的时候就注定了。 如果你选了一个不合适的题目,那么这后面一定是个悲剧或者闹剧。 那个题目,你没兴趣,根本做不进去;或者以你当前的水平,根本不可能做出来;更可怕的,是题目本身就是个错误。 想想看,一旦给你布置了错误的、不感兴趣的、超乎寻常困难的任务,你会怎么做?
A. 咬牙做完B. 拖延到最后一刻C. 干脆放弃 欢迎把你的选择在留言区告诉我。 但甭管你选的是哪个,这篇毕业论文的写作都不会是一个愉快的过程了。 选题要避免写作环节的大坑,你就需要在选题阶段充分下好功夫。 毕竟,你对什么题目感兴趣自己最清楚吧?不沟通的情况下,指导教师凭什么未卜先知? 一个好的题目,放到一个不合适的人那里,也是个糟糕的选择。 但是,你凭借兴趣选出来的题目,却未必合适。 不过不少读者和学生表示,仅仅通过这些原则的学习,还是难以有效应用到自己的选题中。 于是,这次我想了个新办法。 案例办法就是把我给学生批改选题报告的样例,录了个视频教程。 当然,为了能够帮你把一些概念厘清,也为了案例里面的内容可以更为通用,我讲得比平时给学生批改选题报告,更加细致一些。 好处是这不仅可以帮助你提高吸收的效率,也可以帮助我自己节省时间。 我已经在本科毕业论文指导群里发了这个视频,要求自己的学生看。在撰写选题报告的时候,不能再出现视频里面已经列出和讲解过的错误类型。 批注的过程,如果只是把最后的大花脸结果反馈回去,还真不如视频讲解来得生动、透彻和细腻。 这样一来,很多无用功,就可以省下了。因为言语的说教,比不上行动的示范。 这里是视频教程。希望你看后能把感受和疑问反馈给我。 后文部分,是给你复习用的。 我把视频里面口语化的内容,用书面方式重新进行了梳理和调整。这样后面你回顾复习的时候,就不需要把一段视频从头播放到尾了。 题目这个选题报告中题目为「基于深度神经网络的文娱类股票预测研究」。 这个题目最大的问题就是太大。选题一定要做的小一些。 要做股票预测。预测什么? 是预测它的存活时间?预测它的价格变化?预测它的成交量的变化?…… 而且前面加了一个限定词“文娱类股票”,要看哪里的文娱类股票?是研究美国的文娱类股票,英国的,还是在新加坡上市的?即便研究国内的股票市场,还分成了沪深两个市场对吧? 这些你要研究的股票,在哪个板上市的?主板?创业板?新三板?要考虑到各种各样的细分的选择,一定要记住细分。比如说,在深圳股票交易市场某个板的文娱类股票的价格变化。 这个变化还包括一个问题,就是要预测一个什么样的时间范围? 是预测下一分钟?还是下一小时?下一天?下一个月?…… 这不是在做文字游戏,而是涉及到你的模型究竟有没有能力对它进行预测,它背后是要有科学的理论基础。 举一个最简单的例子,我们都知道天气预报。天气预报到底能预测多长时间?现在基本都是 3 天左右,至多一周。 为什么是一周?为什么不直接预测一个月出来? 因为超过一定的时间范围之后的预测基本上就跟扔硬币没什么区别。那就不叫预测了,叫瞎猜。 同样的,做价格变化预测,首先应该把自己放到一个时间范围里面。到底是做短期,中期,长期,这个是一定要有分界的,不要把它混为一谈。 刚才讨论的是题目的后半部分,就是得把题目缩小。 再看前半部分。 “基于”一般就是方法、模型、工具。这里“深度神经网络”原本可以当成模型,但是没有提到底是哪一种模型。 深度神经网络模型是有若干种的。 后来又出现了 Transformers 等新的东西,例如 BERT,Roberta 等,都可以用于自然语言处理。现在一般文本的相关操作,不光是分类,上下文问答等一般都是 Transformers 。这指的是一些大类,它有若干变种。 你看,深度神经网络有这么多的架构,你若不挑出来一个,就把它叫当成「模型」,这不可以。 如同我近期在微信视频号里面讲的,选题时创新应该来自于哪?
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共 2 个关于本帖的回复 最后回复于 2020-9-9 15:17