如果你没有导师直接给你命题需要你自己单干的话，分两种情况
个人理论有限的情况
“新酒装旧壶”
将领域敏感的算法推广到更多领域，例如，
将医疗领域解决实体嵌套问题的NER算法，在金融、教育、新闻等其他领域的数据集上跑一遍，分析一下实验结果。例如，正常情况下实验结果都不会很好，这时候能进一步探索一下为啥算法在新数据集上失效了，
1. 是不是数据不够干净？那什么程度、做什么预处理能让数据干净从而让算法表现好？
2. 还是算法没法解决数据集上的其他问题而导致整体分数下降？哪种数据问题最终影响了分数，这些数据问题之间是相互影响的还是各自独立的？
3. ...
个人设备有限的情况
各个领域-方向-具体问题的 few-shot learning 使用情况，例如，
自然语言处理，命名实体识别，实体嵌套问题在医学领域的情况，few-shot learning怎么展开？
也不需要提出一个很完整的算法，就优化一个点，例如，
1. 整理现有并改进loss function，在一部分数据集上超过SOTA
2. 整理现在实施框架，自己总结一个完整框架出来，Pipeline怎么做，多任务怎么做，任务融合怎么设...
3. ...
以上罗列的每个点，能做完的话，普通985或者211的本科阶段毕业设计应该稳了，甚至可以一探优秀毕设。即使能做完一半，通过毕业答辩应该没问题，即使评委批评也不会很激烈。
要是在本人本科阶段的学校（某985）的专业里，某个点能做到一半以上就可以冲冲研究生优秀毕设了（手动狗头