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基于多类支持向量机的文本分类研究的任务书
任务书：基于多类支持向量机的文本分类研究
1.任务简介：
本任务旨在研究基于多类支持向量机的文本分类方法，探究在实际应用中如何有效地对文本进行分类。其中，任务涉及到文本预处理、特征提取、模型训练和评估等多个环节，具体任务如下：
2.任务要求：
（1）收集文本分类相关数据集，并对数据进行预处理，如分词、去除停用词、词干提取等；
（2）比较不同的文本表示方法，并选择最佳的特征集合，如基于词袋模型、TF-IDF模型、word2vec模型等；
（3）实现多类支持向量机分类器，并进行参数调优，如核函数选择、惩罚系数C的选择等；
（4）进行分类模型的评估，并比较不同方法的分类效果，如精度、召回率、F1值等指标。
3.技术要求：
（1）具备Python编程能力；
（2）熟悉文本预处理和特征提取方法；
（3）熟练使用sklearn等数据分析包。
4.成果要求：
（1）撰写一篇文本分类研究报告，包括任务背景、研究目的、方法介绍、实验结果和分析等核心内容；
（2）编写文本分类程序，并将程序和相关数据集上传至GitHub等开源代码平台进行共享。
5.进度安排：
（1）第1-2周：整理相关文献资料，明确研究方向和任务要求；
（2）第3-4周：收集和预处理文本分类相关数据集；
（3）第5-6周：比较不同的文本表示方法，并选择最佳的特征集合；
（4）第7-8周：实现多类支持向量机分类器，并进行参数调优；
（5）第9-10周：进行分类模型的评估，并比较不同方法的分类效果；
（6）第11-12周：撰写文本分类研究报告，并编写文本分类程序，最终提交成果。
6.参考文献：
1.Sebastiani,F.Machinelearninginautomatedtextcategorization[J].ACMcomputingsurveys(CSUR),2002,34(1):1-47.
2.Joachims,T.Textcategorizationwithsupportvectormachines:Learningwithmanyrelevantfeatures[J].Machinelearning:ECML-98,1998,20(1):137-142.
3.Blei,DM,Ng,AY,Jordan,MI.LatentDirichletallocation[J].JournalofMachineLearningResearch,2003,3(Jan):993-1022.