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基于向量空间模型的中文文本分类技术研究的任务书
一、任务背景和目的：
随着互联网的发展，人们获取信息的渠道越来越丰富。如何从大量的信息中获取对自己有用的信息，是人们普遍面对的问题。而文本分类是信息检索、数据挖掘和自然语言处理等领域中一种常见的解决方案。本次任务旨在研究基于向量空间模型的中文文本分类技术，实现对中文文本的自动分类，为信息检索等应用场景提供有力支持。
二、任务内容：
1、对中文文本分类相关技术进行研究，掌握基于向量空间模型的文本表示方法、特征选择方法、分类算法等方面的知识。
2、选择合适的数据集进行实验，进行数据分析和预处理，包括数据清洗、切分、特征提取等。
3、根据实验需求选择合适的分类算法，实现中文文本分类算法的实现和优化。
4、设计并实现实验平台，对算法的性能进行评估和比对。
三、预期目标：
1、掌握基于向量空间模型的中文文本分类技术的理论和实践知识，对文本分类算法有深入理解。
2、实现基于向量空间模型的中文文本分类算法，提高算法的准确率和效率。
3、设计并实现实验平台，容易使用，并能提供有效的测试结果，方便算法的评估和比对。
四、参考文献：
1、张俊林.向量空间模型在文本分类中的应用[D].中国科学院研究生院,2007.
2、赵阳,方博文.中文文本分类的研究与进展[J].中文信息学报,2017,31(4):86-99.
3、周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.