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基于中文Web文本的分类研究与系统实现的中期报告
1.研究背景
Web文本是现代人们获取信息最主要的途径之一，包括新闻、博客、社交媒体等等。这些文本数据的规模庞大，具有很高的复杂性和多样性，因此需要进行分类和结构化处理。基于中文Web文本的分类研究及系统实现可以帮助人们更好地获取和使用这些文本数据。
2.研究目的
本研究旨在构建一个基于中文Web文本的分类系统，用于将Web文本数据分为不同的类别。具体目的包括：
1）针对中文文本数据进行特征提取和选择，构建有效的分类器模型；
2）设计和实现一个实用的Web文本分类系统，能够处理大规模、复杂的文本数据。
3.研究方法
本研究采用以下步骤：
1）数据预处理：对中文Web文本数据进行清洗、去重、分词等处理，得到干净的文本数据。
2）特征选择：使用TF-IDF等方法对研究对象的中文Web文本数据进行特征选择，选取具有代表性的特征词。
3）分类器设计：根据选取的特征词和文本数据，建立文本分类器模型，包括朴素贝叶斯、支持向量机等算法。
4）分类系统实现：基于上述分类器模型和相关技术，设计和实现一个可用的Web文本分类系统。
4.研究进展
目前，我们已经完成了数据预处理和特征选择的步骤，得到了一个干净的、包含少量噪声的数据集，并选取了一些有代表性的特征词。同时，我们试验了不同的分类器模型，包括朴素贝叶斯和支持向量机等算法。我们将选择最适合我们数据集的分类器模型，并进行调整和训练。接下来，我们将着手实现基于上述模型和特征选择方法的Web文本分类系统。
5.研究意义
本研究的意义在于，通过对中文Web文本数据的分类和结构化处理，能够提高人们获取和利用这些数据的效率。同时，该研究也将为中文文本分类领域的研究提供参考和借鉴。