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中文文本分类研究的中期报告
尊敬的评委，大家好！
我是XXX，今天很荣幸能在这里呈现我的中期报告，我所研究的是中文文本分类。
中文文本分类是指将中文文本按照一定的类别进行划分和归类，从而达到对文本信息的分类和管理。在现代信息化社会中，对大量文本信息进行快速准确分类的需求越来越迫切，所以研究中文文本分类显得尤为重要。
在研究中，我从以下几个方面展开工作：
一、研究中文分词技术
中文文本存在着词语不规整、歧义性大等问题，所以进行中文文本分类的前提就是要对中文文本进行分词处理。我研究了常用的中文分词技术，包括基于词典匹配的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
二、研究特征提取技术
特征提取是中文文本分类中的重要环节，不同的特征提取方法对分类结果有着很大的影响。我主要研究了基于词袋模型的特征提取方法和基于文本向量化的特征提取方法，并对其进行了比较和分析。
三、研究分类算法
分类算法是中文文本分类的核心，我研究了常用的分类算法，包括朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法和深度学习算法等，并进行了实验对比，得出了不同算法的优劣之处。
综上所述，我在中文文本分类的研究中，主要从中文分词技术、特征提取技术和分类算法三个方面展开工作。下一步，我将进行更深入的实验研究，以完善该研究的实用性和科学性。
感谢您的聆听！