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基于支持向量机和语义信息的问题分类的研究的中期报告
一、研究背景
问题分类是自然语言处理领域中的一个重要问题，它可以帮助用户快速地找到自己需要的资源、回答自己的问题。当前，问题分类技术已经广泛应用于网络问答、在线客服、社交媒体等领域。
支持向量机是一种常用的分类算法，它在处理高维数据时表现出色，并在很多分类任务中表现优异。同时，语义信息也是问题分类中重要的特征，通过分析问题本身和问题所属话题之间的关系，可以更好地进行问题分类。
因此，本研究旨在结合支持向量机和语义信息，对问题分类进行研究。
二、研究方法
1.数据收集与处理
收集包括若干个话题的问题样本，每个样本包括问题的描述和所属话题。对样本数据进行预处理，包括文本分词、去掉停用词、词性标注等。
2.特征提取与构建
采用词袋模型将每个样本表示成向量形式，并选取TF-IDF作为特征权重。同时，考虑到语义信息对问题分类的影响，采用Word2Vec将每个单词表示为向量形式，并用所有单词向量的平均值作为样本的语义表示向量。
3.模型训练与预测
采用支持向量机对样本进行分类，并结合语义信息对分类结果进行调整。使用交叉验证法评估模型的性能，并采用准确率、召回率、F1值等指标进行评价。
三、研究进展
目前，已经完成了数据收集、预处理和特征构建的工作，并初步训练了支持向量机模型。初步实验结果表明，加入语义信息后模型的分类效果有所提升。接下来，将进一步优化特征构建和模型训练过程，并在更多的数据集上进行实验。
四、研究意义
本研究结合支持向量机和语义信息，探索了对问题分类的新方法，能够提高问题分类的准确率和效率。该研究具有较强的理论意义和实践价值，可广泛应用于网络问答、在线客服、社交媒体等领域。