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基于特征扩展的学术报告标题短文本分类研究的任务书
一、任务描述
文本分类是文本挖掘的重要任务之一，它旨在将给定的文本分配到一些预定义的类别中。然而，标题短文本的文本分类任务依然存在一些问题，例如数据稀疏性、特征抽取问题、语言的复杂性等。因此，本项目旨在通过特征扩展的方式，对学术报告标题进行分类，并基于此研究标题短文本分类的方法和技巧。
二、任务目标
1.确定学术报告标题短文本的数据集，并进行数据预处理和清洗。
2.研究不同特征扩展的方法，包括词频、TF-IDF、主题模型等，并选取最优方法。
3.对特征进行选择和降维，减少模型的复杂度和计算开销。
4.使用机器学习算法和深度学习算法进行分类研究，并比较它们的分类效果和计算开销。
5.使用交叉验证和网格搜索等技术优化分类算法的参数，提高分类效果。
6.进行实验和测试，对比分析不同算法的性能，最终确定最优算法和模型。
三、具体研究内容
1.数据准备和预处理
确定学术报告标题的数据集，包括数据的来源、样本的数量和类别等信息。在收集到数据后，需要进行数据的预处理和清洗，例如去除停用词、分词、词干提取和词性标注等。
2.特征扩展
在此任务中，特征扩展是十分重要的步骤。常用的特征扩展方法包括词频、TF-IDF、主题模型等。在此任务中，需要比较这些方法的性能，并选取最优方法。同时，也需要进行特征选择和降维，以减少模型的复杂度和计算开销。
3.分类算法的选择和优化
在分类算法中，可以使用传统的机器学习算法如朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、决策树算法等，也可以使用深度学习算法如卷积神经网络、递归神经网络等。在此任务中，需要比较这些算法的分类效果和计算开销，并使用交叉验证和网格搜索等技术优化算法的参数，提高分类效果。
4.实验和测试
在完成模型的开发后，需要进行实验和测试。在此任务中，需要比较不同算法的性能，并分析其优劣。最终确定最优算法和模型，并对结果进行评估。
四、成果要求
1.学术报告短文本的分类算法和模型。
2.实验结果和数据分析报告。
3.模型实现相关的源代码。
4.学术报告论文。
五、时间安排
本项目的时间安排如下：
1.第一周：任务书讨论、数据集的确定和准备。
2.第二周：数据的预处理和清洗。
3.第三周：特征扩展和选择。
4.第四周：分类算法的选择和优化。
5.第五周：实验和测试。
6.第六周：撰写学术报告论文。