自然语言处理方向毕业设计题目：问答系统、知识图谱与文本分类选题推荐600例

自然语言处理方向的毕业设计中，涉及的领域包括计算语言学、人工智能与机器学习、数据科学、信息检索、语音识别、文本生成和情感分析等。研究方向可以涵盖文本分类、信息提取、机器翻译、对话系统、知识图谱构建、情感分析以及自然语言生成等。这些研究内容适合计算机科学、人工智能、数据科学、语言学和软件工程等专业的同学进行毕业设计。每个领域都有其独特的挑战和应用，学生可以根据自身的兴趣和未来的职业规划选择合适的主题

Mini_hailang_IT

1060人浏览 · 2025-09-09 17:09:07

Mini_hailang_IT · 2025-09-09 17:09:07 发布

前言

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

更多选题指导:

最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总

大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是

🎯自然语言处理方向毕业设计题目：问答系统、知识图谱与文本分类

自然语言处理

NLP 毕业设计可围绕预训练与微调、低资源与跨域自适应、模型压缩与加速、多模态融合、可解释性与鲁棒性等方向展开，功能包括信息抽取、文本生成、语义检索、对话与知识图谱构建，能解决文本理解、知识获取、人机交互和自动化分析等问题；常用技术栈涵盖 Transformer（BERT、RoBERTa、GPT、T5）、RNN/CNN/CRF、图神经网络、传统 ML（SVM、LR）、以及 Hugging Face/ PyTorch/ TensorFlow 等框架。

情感分析

情感分析毕业设计可研究整体情感分类、细粒度／方面级情感（ABSA）、多模态情感、讽刺/隐含情感检测、跨域与跨语言迁移、情绪演化与时序分析，功能包括舆情监测、产品评价分析、客服情绪识别和决策支持，能解决情感倾向识别、因果与方面归因、低资源语言问题；涉及算法有词典与规则方法、传统 ML、BiLSTM+Attention、Transformer 微调（BERT/RoBERTa）、多任务/对比学习、数据增强与弱监督，评价指标用 Accuracy、Precision/Recall、F1、AUC。

以下是情感分析相关的选题：

基于情感分析的人机谈判研究
多领域文本情感分析算法系统
在线社交网络的用户倾向挖掘
面向中文文本的情感分析方法
基于语义挖掘的文本情感分析
基于神经网络的文本情感分析
基于众包学习的文本情感分析
基于深度学习的人群情感分析
基于情感分析的分类算法系统
面向社交网络的建议挖掘方法
基于深度学习的情感分析研究
弱监督的端到端观点挖掘模型
基于主题模型的评论数据挖掘
基于机器学习的微博情感分析
基于大数据的用户评论情感分析
文本情感分析中的属性提取方法
基于论证的智能群决策支持系统
基于结构的文档级情感分析方法
面向产品评论的细粒度情感分析
基于多任务的方面情感分析研究
文本数据的爬取和挖掘算法系统
融合用户信息的文本情感分析方法
基于统计知识的文本情感倾向研究
融合知识表示的隐式情感判别方法
基于微博平台的文本情感分析研究
融入句法结构信息的情感分析研究
基于图卷积的方面级情感分析研究
基于深度学习的中文情感分析研究
基于改进深度森林的文本情感分析
基于混合神经网络的文本情感分析
基于注意力机制的方面级情感分析
在线评论驱动的电子产品选择研究
基于深度学习的新闻文本情感分析
疫情期间微博文本的情感分析研究
融合表情符号的情感分析技术研究
基于深度学习的财经事件情感分析
基于深度学习的歌词情感分析研究
基于网购商品评价的情感分析系统
基于特征权重计算方法的情感分析
基于深度学习的藏文情感分析方法
基于深度学习的文本情感分类模型
面向产品评论的情感分析技术研究
基于深度学习的方面情感分析研究
面向用户在线评论的方面抽取方法
基于语义特征的微博情感分析的研究
基于情感极性和结构平衡的舆情分析
面向课程评论的细粒度情感分析方法
基于深度学习的文本分类研究与应用
微博广告投放策略的理论和实证研究
基于大数据的评论文本情感分析方法
面向评论文本的方面级情感分析方法
基于神经网络的属性级情感分析研究
基于深度学习的方面级情感分析研究
面向产品领域的细粒度情感分析技术
基于多模态信息聚类的情感分析方法
基于深度网络词嵌入的文本情感分析
网络用户情感倾向的发现方法与应用
面向短文本的情感分析关键技术研究
基于多重神经网络的方面级情感分析
面向产品评论的多文档观点文摘研究
基于LSTM的中文短文本情感分析
基于分布式表示学习的文本情感分析
基于多模态融合的社交情感分类研究
基于比喻性修辞的文本情感分析研究
面向抑郁症诊疗的事件情感知识图谱
面向用户评论的方面级情感分析研究
基于Python的电商商品评论情感分析
基于Python的智能语音会议纪要系统
基于多任务学习的属性级情感分析方法
基于情感分析和大数据的人机谈判系统
基于文本和图像的多模态情感分析方法
基于深度学习的方面级别情感分析研究
基于机器学习的电商评论情感分析系统
基于自然语言处理的年报情感分析研究
基于注意力机制的方面级情感分析研究
基于GPT-2的心理咨询聊天机器人
基于图卷积网络的方面级情感分析研究
基于自然语言处理的评论分析算法系统
基于卷积神经网络的中文情感分析研究
基于四元组抽取的方面级情感分析方法
句子级情感信息抽取与极性识别的方法
基于携程酒店评论的文本情感分析研究
基于深度学习的方面级别评论情感分析
基于餐饮业评价的细粒度情感分析研究
中文短文本在线评论情感分析模型研究
面向网络短文本的情感分析方法与应用
基于注意力机制的多模态情感分析方法
基于Python的论坛舆情分析系统
基于空洞CNN的实体级情感分析研究
基于深度学习技术的文本情感分析方法
基于注意力机制的方面级情感分析方法
基于迁移学习的产品评论情感分析研究
基于深度学习方法的方面情感分析研究
融入虚词知识的中文文本情感分析研究
微博疫情专题文本的情感分析及可视化
基于券商研究报告的股票价格趋势预测
社交媒体文本情感分析及对话生成研究
基于深度学习的微博文本情感分析研究
基于半监督的文本分析预训练模型研究
面向微博的群体情感摘要关键技术研究
基于融合词向量的情感原因对提取研究
基于Bert模型的书评情感分析系统
基于产品特征的中文评论情感分析系统
产品质量风险关联知识挖掘与情感分析
GAWA–混合情感分析特征工程算法
基于新闻情感词向量的股价预测建模研究
基于自定义词典的网络文本情感分析方法
消费者评价的文本学习方法及其实证研究
基于BERT模型的方面级情感分析研究
基于评论生成与扩充的联合情感分析研究
基于词典与神经网络模型的情感分析方法
面向酒店评论的中文短文本情感分析研究
基于预训练语言模型的理性情感人机谈判
基于情感词强度极值的情感嵌入模型研究
基于文本挖掘的学术论文创新力评价研究
基于预训练语言模型的文本情感分析研究
面向社交媒体的多模态情感分类技术研究
领域自适应的中文情感分析词典构建研究
基于深度学习的文本情感分析研究及应用
基于深度学习的方面级情感分析算法系统
基于深度学习的多领域商品评论情感分析
基于深度学习的文本情感分析研究与实现
基于用户多维相似度的协同过滤推荐算法
中美新冠疫情报道的情感分析与观点挖掘
基于迁移学习的方面级语义分析算法系统
基于深度学习的多模态融合情感分类模型
蜕变测试在代码搜索引擎和情感分析系统
基于深度神经网络的短文本情感分类研究
融合局部与全局信息的方面情感分析研究
面向社交网络文本的情感分析方法的研究
基于词矢量的短文本内容分析关键技术研究
基于深度多任务学习的方面级情感分析研究
基于时序特征的个体情感演化预测模型研究
基于电子商务的评论文本情感极性等级分析
深度学习在电子商务情感分析中的应用研究
基于深度学习的弹幕文本情感分析实证研究
融合依存句法的金融论坛文本情感分析研究
基于深度学习的网络短文本情感倾向性分析
基于深度学习的电商产品评论情感分析研究
面向情感分析的多模态特征提取与融合研究
融合先验知识的RNNs文本情感分析研究
基于改进注意力机制的中文细粒度情感分析
基于深度学习的中国诗歌自动生成算法系统
基于一致性语义的自然语言处理自解释方法
基于多源异构数据的图书评论自动摘要研究
基于预训练语言模型的方面级情感分析研究
基于统计学习的文本情感分析关键技术研究
基于图神经网络的方面级情感分析算法系统
面向中文文本的神经网络模型情感分析研究
基于领域适应的跨领域情感分析的应用研究
基于情感分析的银行营业网点服务质量研究
基于预训练模型的细粒度情感分析算法系统
基于深度学习的多模态细粒度情感分析研究
基于深度学习的多元金融行业舆情风险研究
基于情感分析的物流服务质量评价算法系统
基于领域本体的5A级景区游客情感时空分析
基于情感分析和主题模型的虚假评论识别方法

问答系统

问答系统毕业设计可分阅读理解（MRC）、开放域检索式 QA、生成式 QA、知识库问答与对话式 QA，研究方向包括检索-生成融合（RAG）、密集检索（DPR/ColBERT）、长文检索与段落重排、多文档归纳、跨模态问答与可解释性，功能涵盖智能客服、文档检索、法律/医疗问答与知识查询，能解决信息检索、事实抽取与自然语言生成问题；常用技术与框架有 BM25/FAISS、DPR、BERT/T5/ELECTRA、seq2seq 模型、Hugging Face、PyTorch、以及评价指标 EM/F1、MRR、MAP。

以下是问答系统相关的选题：

基于知识问答的租房推荐系统
基于知识图谱的领域问答系统
基于知识图谱的医疗问答系统
面向银行客服的智能问答系统
基于搜索引擎的自动问答系统
面向问答系统的复述识别技术
面向高校招生的智能问答系统
基于领域本体的客服问答系统
基于知识图谱的医疗问答系统
基于阅读理解的知识问答系统
问答系统中的短文本聚类研究
基于深度学习的智能问答系统
基于深度学习的智能问答系统
基于知识图谱的新冠问答系统
基于中文知识图谱的问答系统
基于知识问答的租房推荐系统
基于知识图谱的领域问答系统
基于知识图谱的医疗问答系统
面向企业运维的自动问答系统
开放域中文知识图谱问答系统
基于开源引擎的智能问答系统
网络问答社区的知识生态系统
面向真实环境的金融问答系统
基于知识图谱的文物问答系统
基于知识图谱的中文问答系统
面向问答系统的意图理解技术
基于特定场景的智能问答系统
受限域问答系统问句分类方法
基于情感计算的智能问答系统
财经问答系统问句解析子系统
住房公积金领域自动问答系统
基于知识图谱的健康问答系统
基于知识图谱的新冠问答系统
基于本体的自动问答客服系统
基于深度学习的FAQ问答系统
基于用户的智能问答系统与研究
基于NoSQL的医疗问答系统
面向百度知道的协作式问答系统
旅游知识库问答系统的构建技术
基于异构信息的交互式问答系统
基于知识图谱的中医药问答系统
基于知识图谱的中草药问答系统
词语相似度计算及其在问答系统
基于糖尿病知识图谱的问答系统
自动问答系统若干关键技术系统
基于深度学习的羊养殖问答系统
基于知识图谱的限定域问答系统
财经问答系统结构化查询子系统
行政事业单位财务审计问答系统
Python知识自动问答系统
基于问答社区的个性化服务系统
基于短文本聚类的自动问答系统
面向限定域的中文智能问答系统
基于动态本体知识库的问答系统
社区问答系统中的专家发现方法
社区问答系统中的问题路由方法
基于知识图谱的智慧旅游问答系统
基于知识图谱的高考自动问答系统
基于知识图谱的医疗领域问答系统
基于ALBERT的医疗问答系统
交互式问答系统中的省略恢复研究
中文问答系统中问句相似度的研究
基于意图识别的法院客服问答系统
基于知识图谱的广西旅游问答系统
基于中草药语义网的自动问答系统
基于信息抽取的人工智能问答系统
基于知识图谱的中华典籍问答系统
基于知识图谱的东周列国问答系统
基于特定领域汉语意见型问答系统
知识图谱模糊问答方法及系统实现
基于知识图谱的军事装备问答系统
程序设计课程的智能语音问答系统
基于文本分类的考研知识问答系统
基于语义角色分析的广域问答系统
基于神经网络技术的智能问答系统
基于知识图谱的招生咨询问答系统
基于知识图谱的工业领域问答系统
基于对比学习的知识图谱问答系统
黑龙江移动客户服务自动问答系统
基于智能问答的同步协同搜索系统
基于BERT的保险领域问答系统
医疗问答系统的中文分词算法系统
社区问答系统最佳回答机制的研究
基于知识图谱的茶叶知识问答系统
基于知识图谱的汽车领域问答系统
基于知识图谱的禽畜疾病问答系统
基于机器阅读理解的售后问答系统
自动问答系统中的问题理解的研究
基于问答对关键词提取的问答系统
基于深度学习的智能中医问答系统
基于BERT的法律知识问答系统
自动问答系统中的问题理解的研究
基于排序学习的中文旅游问答系统
基于互联网的WEB舆情问答系统
基于品牌指数知识图谱的问答系统
基于知识图谱的慢病智能问答系统
基于注意力机制的端到端问答系统
基于语义分析的学涯智能问答系统
基于知识图谱的旅游景点问答系统
面向垂直领域的智能问答增强系统
面向企业法律领域的智能问答系统
基于文本分类的教学辅助问答系统
基于知识图谱的人物关系问答系统
基于中医知识图谱的自动问答系统
基于深度学习的疫情政策问答系统
基于阅读理解模式的中文问答系统
基于知识图谱的变电故障问答系统
基于知识图谱的数学知识问答系统
基于领域知识的限定域中文问答系统
基于知识图谱的羊养殖知识问答系统
基于多特征融合的中文自动问答系统
基于排序学习的网络化学习问答系统
问答系统中复合事实型问句分解技术
基于知识图谱的危化品智能问答系统
基于文档编写与检查的智能问答系统
基于知识图谱的作物病虫害问答系统
个性化食品营养与健康智能问答系统
问答系统中文问句分析关键问题研究
问答系统中相关文档检索技术的研究
基于中文社区的智能问答系统与研究
问答系统中的深度文本匹配算法系统
农业智能问答系统中的用户偏好研究
面向开放域的问答系统答案获取技术
基于领域知识库的校园智能问答系统
基于协同过滤算法的交互式问答系统
面向垂直领域的跨语言自动问答系统
基于LDA模型的领域自动问答系统
基于机器阅读理解的中文自动问答系统
基于深度学习的医疗知识图谱问答系统
基于深度学习的法律判决文书问答系统
开放域问答系统答案源获取方法与实现
基于深度学习的身心健康自动问答系统
面向应用系统的智能问答系统框架研究
基于知识图谱的奶牛疫病智能问答系统
乒乓球智能训练系统中语音问答子系统
基于知识图谱的政府采购咨询问答系统
机器阅读理解在“四险一金”问答系统
基于语义理解的汽车领域智能问答系统
基于知识图谱的中国饮食文化问答系统
基于知识图谱的农作物病虫害问答系统
基于生成式模型的小学生课程问答系统
基于社区问答文本的汽车知识问答系统
基于知识图谱的政府采购智能问答系统
基于知识图谱的饮食健康知识问答系统
基于知识图谱的高校招生信息问答系统
实体识别在“四险一金”领域问答系统
基于知识动态补全的金融智能问答系统
基于BERT模型的招生咨询问答系统
基于文本分类的电力安规智能问答系统
基于社区问答技术的课程知识问答系统
面向退役军人咨询服务的智能问答系统
基于知识图谱的中文食谱智能问答系统
问答系统中词义消歧与关键词扩展研究
基于知识图谱的养老保险领域问答系统
基于深度学习的电热水器智能问答系统
基于BERT的蚕桑领域自动问答系统
开放域问答系统中深度排序方法的研究
基于知识图谱的设备故障智能问答系统
基于深度学习的医药知识图谱问答系统

文本分类

文本分类毕业设计可探索多标签与层次分类、少样本/无监督学习、对抗鲁棒性、语义可解释性与模型压缩，功能包含主题识别、意图识别、垃圾邮件检测与法律/医疗文本归档，能解决类别不平衡、语义漂移和领域迁移问题；涉及技术有传统特征工程+SVM/Logistic、CNN/RNN、Transformer 微调（BERT、RoBERTa）、半监督/自训练、对比学习、标签平滑与 focal loss，以及使用 PyTorch/TensorFlow 与 Hugging Face 等工具链进行开发与评估

以下是文本分类方向相关的选题：

基于债券信息发现的知识服务
基于知识图谱的粮食问答系统
基于深度学习的会话情感识别
基于深度学习的教材德目研究
基于深度神经网络的文本分类
基于主题模型的协同文本分类
基于LDA的文本多语种识别
基于内容的电子邮件分类系统
基于分组胶囊网络的文本分类
实体知识增强的领域识别系统
基于元学习的小样本文本分类
基于深度学习的医疗问答系统
基于机器学习的自动文本分类
基于改进胶囊网络的文本分类
文本分类中语义增强算法系统
基于深度学习的的知识库分类
基于语义的垃圾邮件过滤技术
基于特征嵌入表示的文本分类
教育政策文本的分类算法系统
基于深度学习的舆情监测系统
自然语言信息隐藏与检测研究
基于模型融合的中文文本分类
基于标题启发的自媒体文本分类
弱监督下的微主题文本分类系统
基于深度学习的文本分类及应用
基于PCA和LDA的文本分类
基于A公司客诉系统的文本分类
基于深度学习的古诗词意境分析
基于深度学习的新闻短文本分类
基于扩展的VSM中文文本分类
维吾尔文NLP中若千问题研究
基于图神经网络的层级文本分类
基于深度学习的文本分类与应用
基于深度学习的Web文本挖掘
基于卷积神经网络的短文本分类
基于Spark的文本分类技术
基于深度图神经网络的文本分类
基于数据增强的对抗性文本分类
基于语义的文本分析及表示研究
基于注意力机制的评论文本分类
基于新闻长文本的多种分类系统
基于图神经网络的单标签文本分类
基于注意力和池化的新闻文本分类
基于混合卷积的文本分类算法系统
基于词向量和深度学习的文本分类
基于深度学习的中文新闻文本分类
基于智能助手的工程数据应用设计
面向政务需求的网络舆情分析方法
基于深度学习的文本分类问题研究
基于动态表征的文本分类模型研究
基于语料特征的文本分类算法系统
基于文本内容的敏感文档识别方法
基于类别结构的文本层次分类系统
基于AF模型的语义相关度的研究
专利权利要求书生成关键技术研究
基于深度学习的文本分类技术研究
基于主动学习的用户评论分类系统
基于机器学习的文本分类算法系统
基于语义深度学习的智能筛选系统
非独立同分布词语相关度计算方法
基于NLP方法实现文本分类识别
基于中文文本分类的自动诊病系统
汉语新闻报道中的话题跟踪与识别
面向法律文本的智能判决预测方法
基于半监督与集成学习的文本分类
面向不平衡数据的多标签文本分类
基于云平台的文本特征选择算法系统
基于对抗训练的文本表示与文本分类
面向课程评论的细粒度情感分析方法
基于深度学习的中文长文本分类算法
基于文本与标签编码交互的文本分类
基于自然语言处理的文本分类与应用
面向短文本的情感分析关键技术研究
基于图神经网络增强的文本分类算法
基于MEFL的多标签微博文本分类
基于双曲流形表征的多标签文本分类
基于深度学习的层次多标签文本分类
基于BERT的多任务文本分析研究
基于深度学习的文本情感分析的研究
基于特征提取和主题模型的文本分类
基于VSM的文本分类的设计和实现
基于深度学习的长文本分类算法系统
基于标签知识的极限多标签文本分类
面向医疗语义理解的结构化处理方法
基于构造性覆盖算法的中文文本分类
基于多任务学习的自动人格检测方法
基于异构图神经网络模型的文本分类
基于深度学习的检索式客服对话系统
基于文本分类的对抗性防御技术研究
基于网络文本的用户背景分析算法系统
基于深度学习的电力设备缺陷文本分类
决策树的集成选择及在不平衡文本分类
基于文本分类的新冠疫情谣言检测方法
基于图卷积网络和层级特征的文本分类
面向文本分类任务的神经网络模型研究
基于层次模型和注意力机制的文本分类
基于半监督学习和BERT的文本分类
基于深度神经网络的文本分类模型研究
基于关系重叠判别策略的关系抽取研究
基于字词混合向量的对话文本分类探究
基于深度学习方法的文本分类算法系统
面向桥梁检测领域的机器阅读理解方法
多策略关键词抽取及快速文本主题分类
智能化政府公务辅助检索系统I-AD
基于深度学习的中文科技论文文本分类
基于BERT模型的深度学习文本分类
基于深度学习的中文文本分类算法系统
针对文本分类模型的对抗防御技术研究
基于元学习的小样本文本分类算法系统
基于深度学习的古典诗词意境自动识别
融合深度学习和注意力机制的文本分类
M3-kNN网络方法及其在文本分类
针对文本分类的对抗样本生成技术研究
面向深度文本分类模型的可解释性研究
基于序列图神经网络的文本分类算法系统
基于word2vec词向量的文本分类
文本分类场景下的对抗样本生成技术研究
基于领域主题的Web信息检索技术研究
中医临床诊断基本信息自动抽取技术研究
基于卷积神经网络的文本分类并行化研究
基于标签嵌入的层级多标签分类系统设计
基于价格投诉举报数据的文本分类及应用
基于容错学习与模型压缩技术的文本分类
云模型在文本挖掘应用中的关键问题研究
基于朴素贝叶斯方法的文本分类算法系统
面向海洋资讯大数据的文本分类算法系统
基于维度约简的多标签文本分类算法系统
面向非对称和多标签的文本分类技术研究
司法纠纷数据的语义理解及可视分析系统
CHICHEWA新闻自动分类算法系统
基于BERT的藏文预训练语言模型研究
基于图卷积神经网络混合模型的文本分类
基于深度学习的政企类文本智能流转系统
基于改进图神经网络的文本分类模型研究
基于CNN混合模型的中文新闻文本分类
基于层次语义与先验校正的新闻文本分类
基于互联网信息的地方政府信用评估系统
基于t分布混合模型的网络新闻文本分类
基于ERNIE模型的电影评论情感分类

选题迷茫

毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。

选题的重要性

毕设选题其实是重中之重,选题选得是否适合自己将直接影响到后面的论文撰写和答辩,选题不当很可能导致后期一系列的麻烦。

1.选题难易度

选题不能太难,也不能太简单。选题太难可能会导致知识储备不够项目做不出来,选题太难,则可能导致老师那边不同意开题,很多同学的课题被一次次打回来也是这个原因之一。

2.工作量要够

除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。

最后

🏆🏆🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。

北京朝阳AI社区

更多推荐

【人工智能】构建基于 Qwen1.5-7B-Chat 的轻量级 Python 对话助手

北京朝阳AI社区

目前C端用户最火十大AI Agent，你知道几个？

北京朝阳AI社区

可解释性人工智能初步学习

本文综述了卷积神经网络可解释性研究的现状与发展。文章首先将可解释性方法分为基于网络和基于输入的两大分支，重点介绍了CAM家族、AM算法、多模态分析等典型方法。在评价指标方面，讨论了相似度对比、IoU等量化标准以及人工评价准则。最后指出当前面临的挑战，包括模型复杂性和不透明性等问题。研究为理解神经网络决策过程提供了方法论指导，同时指出了未来改进方向。