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基于NUTCH的中文新闻事件自动分类系统研究的任务书
任务书
1.任务目标：
本研究旨在基于NUTCH，开发一款中文新闻事件自动分类系统，以实现对海量中文新闻进行快速、准确、自动的分类，并为用户提供多维度的查找与分析服务。
2.任务要求：
（1）对相关领域现有研究进行系统性学习和综述，扎实掌握NUTCH爬虫框架原理及其在中文电子新闻自动分类中的应用相关技术。
（2）针对实际应用需求，设计系统的整体架构、技术平台及系统组成。
（3）结合新浪新闻、人民网、新华网等主流媒体，构建新闻语料库，实现数据预处理和特征提取，建立特征库。
（4）选取适宜的分类算法，建立自动分类模型，对新闻事件进行分类。应考虑分类效率、准确率及需求灵活性等方面的问题，实现系统的自适应和优化调控。
（5）设计并开发适合用户的查询和展示界面，支持新闻分类查找、数据可视化和多维度分析等功能，为用户提供较为完整的分类信息及量化分析结果。
（6）重点考虑实际应用场景需求，想尽办法提高系统的性能和稳定性，优化算法和模型，降低系统复杂度和成本等。
3.任务方案：
（1）学术方案：
本研究的关键问题在于如何基于NUTCH实现中文新闻事件自动分类。因此，首先参照学术文献和实际项目经验，系统学习和综述NUTCH框架的基本原理和技术，并分析其在中文新闻事件分类中的具体应用。同时，还应针对相关领域的相关技术和研究热点，调研和掌握多种自然语言处理技术、文本挖掘技术、分类算法和数据可视化技术等方面的研究进展，以引导我们设计系统的整体架构，实现系统组成的技术方案。
（2）实验方案：
根据学术方案中得出的技术架构方案，我们需要进行新闻语料库的构建和数据预处理，以建立新闻分类模型。然后，我们应该根据需求灵活性及分类效率和准确度等需求，逐步选定适合的分类算法，建立新闻自动分类模型，实现对大规模中文新闻的快速自动分类。实验的过程中，需要考虑如何解决模型训练中的过拟合、特征筛选、算法调优、模型更新等实际问题。
（3）应用方案：
最后，针对实际应用场景需求，我们应该设计和开发用户界面，实现新闻分类查询、数据可视化和多维度分析等功能。在应用技术方面，需要考虑如何利用可视化技术、交互技术和大数据处理技术等方法，提高系统的用户友好性和易用性。
4.进度和计划
|阶段|时间安排|计划实施任务|
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|学术研究准备阶段|第1个月|系统学习NUTCH技术，阅读相关领域研究文献|
|架构设计和开发阶段|第2-4个月|设计系统整体架构、技术平台和系统组成，开发新闻语料库|
|模型建立和优化阶段|第5-7个月|选定分类算法，建立分类模型，优化分类效率和准确率等问题|
|系统测试和性能优化阶段|第8-10个月|实现系统与用户界面的交互和互通，进行系统测试和性能优化等任务|
|系统验收和论文撰写阶段|第11-12个月|对研究及实验结果做出总结，完成毕业论文并进行答辩|
5.任务总结
本研究的任务目标是开发一款中文新闻事件自动分类系统，以实现对海量中文新闻进行快速、准确、自动的分类，并为用户提供多维度的查找与分析服务。为达成此目标，我们将通过学术和实验研究，掌握并选定适合的技术方案，按照计划实施任务，尽力保证系统的性能和稳定性，为实际应用需求提供较好的新闻分类服务。