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基于Web文本挖掘的SVM网页文本分类研究的中期报告
中期报告
研究背景和目的
随着互联网的发展，越来越多的信息以文本的形式在网络中传播。然而，由于信息数量的增加和信息的异质性，网络中的文本数据变得十分庞大且复杂。如何从这些文本数据中提取有用的信息，成为信息处理领域需要解决的难点。
本研究旨在探究通过Web文本挖掘技术，结合SVM分类算法实现针对网络中的文本数据的自动分类，并评估模型的分类准确率和效率。
研究内容
1.数据获取
通过爬虫获取相关领域内的网页文本数据，包括新闻、博客、论坛等各种类型的文本数据。
2.文本预处理
对获取到的文本数据进行分词、去除停用词、词干提取等预处理工作，以便后续的向量化操作。
3.特征提取
采用TF-IDF算法将文本数据转化为向量表示，以便进行后续的分类操作。
4.分类模型构建
采用SVM算法构建分类模型，提高分类的准确率和效率。
5.模型评估
通过测试集对构建的分类模型进行评估，分析模型的分类准确率和效率。
进展情况
1.数据获取完成
利用Python编写爬虫程序，获取了相关领域内的5000条网页文本数据，包括新闻、博客、论坛等各种类型的数据。
2.文本预处理完成
对获取到的文本数据进行了分词、去除停用词、词干提取等工作，将文本数据转化为了数字向量表示。
3.特征提取完成
采用TF-IDF算法进行特征提取，得到了特征向量集合。
4.分类模型构建
采用SVM算法构建分类模型，进行了模型训练和调优。
5.模型评估
通过测试集对构建的分类模型进行了评估，得到了模型的分类准确率和效率。
下一步工作
1.尝试其他特征提取方法，比较各种方法的效果。
2.探究模型的泛化能力，尝试在新的数据集上测试模型的分类效果。
3.针对不同类型的文本数据，构建不同的分类模型，提高分类的准确率。