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Web文本挖掘的研究与应用的任务书
任务书
任务目的
本任务书旨在指导学生掌握Web文本挖掘的基本概念和技术，并通过实践项目的方式，提高学生Web文本挖掘的能力，培养学生解决实际问题的能力。
任务描述
本项目主要涉及以下几个任务：
1.数据收集和预处理
从网络上收集一定的文本数据，并对原始数据进行清洗、去除无用信息、停用词过滤、词干提取等预处理操作。
2.文本分类
使用文本分类算法，将原始文本数据分成若干类别。可以采用SVM、朴素贝叶斯、KNN等分类算法，并经过交叉验证等方法进行模型优化和评估。
3.情感分析
对原始文本进行情感分析，判断文本中的情感倾向。采用情感词表、机器学习、深度学习等方法进行情感分析。
4.主题模型
通过主题模型技术，识别文本中的不同主题及其特征。可以采用LDA、PLSA等主题模型算法，并进行结果可视化。
任务要求
1.学生需具备基本的文本挖掘理论知识，了解文本挖掘的基本流程和技术；
2.学生需掌握Python等编程工具，熟悉相关的文本挖掘库（如nltk、sklearn等）；
3.学生需具备一定的数据挖掘能力，能够运用数据挖掘算法解决实际问题；
4.学生需具有团队合作精神，积极参与项目开发和交流，并且完成相关报告。
评分标准
1.数据收集和预处理（总分20分）
a.数据来源与数量（5分）；
b.数据清洗与预处理（10分）；
c.数据可视化和分析（5分）。
2.文本分类（总分30分）
a.选取分类算法的合适性和准确率（10分）；
b.参考现有研究并进行算法优化（10分）；
c.选取评估指标（如精度、召回率等）并进行模型评估（10分）。
3.情感分析（总分30分）
a.选取情感分析算法的合适性和准确率（10分）；
b.挑选情感词表并进行模型优化（10分）；
c.选取评估指标（如精度、召回率等）并进行模型评估（10分）。
4.主题模型（总分20分）
a.选取主题模型算法的合适性和准确率（10分）；
b.结果可视化和分析（10分）。
总分100分