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web中文文本的数据挖掘技术研究的中期报告
在现代社会中，互联网的持续发展使得网上信息产生了爆炸式的增长，这也为数据挖掘技术的应用提供了更广泛的场景。而在这些场景中，包括网络广告推荐、用户画像、情感分析等等，中文文本数据的挖掘就显得异常重要，因为中文是全球使用人数最多的语言之一，而网络上的中文文本种类也非常丰富多样。
在此背景下，本报告将进行web中文文本数据挖掘技术的研究。我们将关注以下两点：
1.中文文本预处理：本报告将提供一种中文文本预处理的技术，该技术旨在通过对中文文本的分析和处理，从而采取一些有效措施来降低数据挖掘的噪声。这些措施包括：
-分词：对中文文本进行分词处理，以便更好地懂得句子结构和语法规则。
-去噪：对文本进行低频词过滤，以剔除那些出现次数较少且未被认可的词汇。
-词性标注：通过词性标注，可以将名词、动词、形容词等等不同类型的词语进行分类处理，在不同场景下的效果也有所不同，但总体而言可以提高分析结果的准确性和鲁棒性。
2.中文文本分类：基于上述预处理技术，本报告还将提出一种有效的分类模型，通过该模型，可以将中文文本分类为正面、负面或中性。我们的模型将使用以下算法：
-朴素贝叶斯算法：该算法利用已知分类标签的数据来确定不同特征与不同分类的关系程度，进而预测新数据的分类。
-支持向量机算法：该算法利用样本点之间的距离来划分不同的分类，进而将新数据点分类。
本报告的研究意义在于：通过对web中文文本数据挖掘技术的深入研究和探索，可以为更广泛的数据挖掘领域提供创新思想和实践意义。同时，本报告的技术方案和模型算法，也可以为相关研究者和开发者提供可借鉴的知识和思路。