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基于本体的网页文本分类的研究的中期报告
首先，本研究在文本分类任务中采用了基于本体的方法。本体是一种用于描述实体和概念及其关系的模型。通过建立领域本体，我们可以更加准确地了解领域内实体和概念之间的联系，从而更好地进行文本分类。
其次，我们针对中文文本分类任务，选取了一个具有代表性的领域——电影评论。具体来说，我们从豆瓣网站上爬取了一定数量的电影评论数据，再结合领域本体，建立了电影评论文本分类系统。
该系统主要包括以下步骤：
1.数据预处理：对原始文本数据进行分词、去除停用词等操作，以便于后续的特征提取和分类。
2.特征提取：针对预处理后的文本数据，我们采用基于词频-逆文档频率（TF-IDF）的特征提取方法，将每篇文本转化为一个向量。
3.本体构建及扩展：我们采用了开源的本体构建工具——Protégé工具，构建了一个关于电影评论的本体，包括电影名称、导演、演员、评分等概念及其关系。同时，我们根据实际数据扩展了本体，并将其扩展后的概念与原有概念进行链接。
4.分类模型训练：针对预处理后的文本数据以及本体扩展后的信息，我们采用了基于支持向量机（SVM）算法的分类模型进行训练。具体地，我们将文本数据向量与本体信息向量合并，作为输入，同时设置不同的分类标签进行训练。
5.实验评估：我们在电影评论数据集上进行了分类实验，并采用准确率、召回率以及F1-score等指标进行评估。
目前，我们已经完成了数据预处理、本体构建及扩展等工作，并进行了初步的实验评估。接下来，我们将继续进行分类模型训练及实验优化，并对涉及到的技术难点进行深入研究与探讨。