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中文Web文本自动分类的研究与实现的任务书
一、任务背景
随着互联网的发展，越来越多的文本数据被产生和存储，包括新闻、博客、社交媒体、电子邮件等等。这些文本数据的分类和归档是一项重要的任务，可以帮助用户快速准确地找到所需信息，提高信息的可发现性和利用率。因此，Web文本自动分类成为一种研究热点。
二、任务描述
本任务要求实现一个中文Web文本自动分类系统，并针对该系统进行研究。具体要求如下：
1.收集中文Web文本数据，并对其进行预处理，包括分词、停用词过滤、词性标注等。
2.设计和实现一个分类算法，包括特征提取和分类模型构建。特征提取可以使用词袋模型、n-gram模型等。分类模型可以使用朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
3.将数据集划分成训练集和测试集，并使用评估指标（如准确率、召回率、F1值）对算法进行评估和比较。
4.进行算法优化和改进，如参数调优、特征选择、模型融合等。
5.分析分类算法在不同数据集上的表现，并对结果进行讨论和总结。
6.撰写报告，介绍研究目的、方法、实验结果和结论，以及未来工作的展望。
三、预期成果
1.数据集：具有代表性的中文Web文本数据集，包括不同主题、不同来源、不同长度的文本。
2.算法实现：一个完整的中文Web文本自动分类算法，包括特征提取和分类模型构建。
3.实验结果：对算法进行测试和评估的结果，包括准确率、召回率、F1值等指标，以及数据可视化展示。
4.研究报告：详细介绍研究目的、方法、实验结果和结论，以及未来工作的展望。
四、任务计划
时间安排为3个月，具体计划如下：
第1个月：数据收集和预处理，算法设计和实现。
第2个月：数据集划分，算法测试和评估。
第3个月：算法优化和改进，实验结果分析和总结。
五、参考文献
1.Pang,B.,&Lee,L.(2008).Opinionminingandsentimentanalysis.FoundationsandTrendsinInformationRetrieval,2(1–2),1–135.
2.Sebastiani,F.(2002).Machinelearninginautomatedtextcategorization.ACMComputingSurveys,34(1),1–47.
3.Yang,Y.,&Liu,X.(1999).Are-examinationoftextcategorizationmethods.InProceedingsofthe22ndAnnualInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval(pp.42–49).