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基于主题挖掘和覆盖的文本分类研究的中期报告
尊敬的评委老师：
我是XX，现在给大家汇报一下我所进行的基于主题挖掘和覆盖的文本分类研究的中期报告。
一、研究背景
随着文本信息爆炸和互联网技术的不断发展，文本分类成为了解决信息检索和文本自动分类的重要手段。然而，传统的文本分类方法在分类效果上还存在一些不足，例如难以处理文本中的语义信息、文本维度越来越高，导致特征空间过于庞大等。
因此，为了更好地解决这些问题，本研究将主题挖掘和覆盖引入文本分类中，探究其对文本分类效果的影响。
二、研究方法
1.数据预处理
我们选取了中文新闻网站的新闻文章作为研究对象。首先，我们对文章进行清洗，去除无效的标签和符号，提取关键词，并对词性进行标注。
2.主题挖掘
为了获取文章的主题信息，我们使用了LDA（LatentDirichletAllocation）模型进行主题挖掘。具体来说，我们使用了gensim库中的LdaModel方法对文章进行了主题模型训练。
3.特征提取
我们提出了一种基于主题覆盖的特征提取方法。首先，将每篇文章表示为一个由主题的分布组成的向量，然后，根据主题覆盖率，选出特定阈值下的主题进行特征选择。
4.分类模型
我们使用了传统的基于朴素贝叶斯和支持向量机的文本分类模型以及新兴的深度学习分类模型作为对比实验，以检验我们的方法的有效性。
三、初步结果
经过实验，我们发现：
1.在阈值为0.1时，则主题数量较多，主题内部差异大，分类效果稍差，但能够涵盖更多主题信息，相较于以前的文本分类方法有更高的识别率；
2.在阈值为0.5时，则主题数量较少，分类效果显然更优，随意涵盖更少的主题信息，抓取主旨，同时避免了噪声。
四、展望与计划
目前，我们的研究还在进行中，下一步的工作包括：
1.探究不同主题数量和阈值对文本分类效果的影响。
2.探究不同分类模型对基于主题覆盖的特征提取方法的适应性。
3.增加示范实验来验证该方法的实用性。
感谢评委老师的聆听，以上就是我们研究的中期报告。