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基于支持向量机的新闻音频分类的任务书
任务背景：
近年来，随着新闻媒体的多元化发展和新闻传播方式的日益丰富，音频新闻越来越受到人们的关注和喜爱。而针对音频新闻分类的需求也愈发增加。因此，建立一个基于支持向量机的新闻音频分类模型的研究就显得尤为重要。
任务目的：
本次任务的目的是构建一个基于支持向量机的新闻音频分类模型，用于实现新闻音频的自动分类和识别。通过这个模型，我们可以更快速、准确地将无法手动处理的大型音频数据进行分类，并为我们带来更多的商业价值。
任务描述：
本次任务的数据集包括了大量的新闻音频，每个音频文件中包含了不同的内容，而需要根据音频内容的不同特征对其进行分类，例如新闻类型、新闻来源、新闻主题等。
本次任务需要完成以下工作：
1.收集新闻音频数据，并进行数据预处理；
2.基于支持向量机算法，训练分类模型，得到新闻音频分类模型；
3.对训练好的分类模型进行测试，并优化模型效果；
4.进行模型评估，并生成模型文档；
任务要求：
1.收集的新闻音频数据不少于1000条，需要包含不同类型、来源和主题的数据样本；
2.需要确定至少三种不同的分类方法，并对比其分类效果；
3.需要对模型进行交叉验证，并选择合适的评价指标对模型进行评估；
4.需要编写相应的实验报告和模型文档。
参考文献：
1.Cortes,C.,&Vapnik,V.(1995).Support-vectornetworks.Machinelearning,20(3),273-297.
2.Zhang,T.(2004).Solvinglargescalelinearpredictionproblemsusingstochasticgradientdescentalgorithms.InProceedingsofthetwenty-firstinternationalconferenceonMachinelearning(p.919).