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古典诗词意境分类方法的研究与实现的任务书
任务书：
【题目】古典诗词意境分类方法的研究与实现
【任务背景】古典诗词是中国文化的重要组成部分，也是中国文学的瑰宝。古人通过诗词表现出的各种意境感染着人们的心灵，让人们感受到了诗意之美。因此，对古典诗词的研究不仅有助于我们了解中国文学的历史和文化背景，也有助于我们品味诗意之美，提高自身的人文素养。本课题旨在研究古典诗词意境分类方法，为人们的诗词学习和欣赏提供帮助。
【任务目标】本课题旨在研究古典诗词意境分类方法，从而实现对古典诗词文本自动分类的功能，并且可以直观地展示出每个意境所表现的典故、情感和感觉等信息。具体目标如下：
1.综合对古典诗词进行意境分类研究，探究古典诗词意境的内涵和外延。
2.利用自然语言处理技术，对一定数量的古典诗词文本进行处理、特征提取。
3.建立古典诗词意境分类模型，进行文本分类实验。
4.对分类结果进行可视化展示，包括主题分布图、意境分类词云图等。
【任务流程】
1.确定古典诗词意境分类的基本框架，包括意境种类、意境内涵等。
2.收集一定数量的古典诗词数据，并进行数据清理和预处理。
3.利用自然语言处理技术对数据进行分词、去停用词、提取特征等。
4.选择适合本课题的分类算法，建立古典诗词意境分类模型。
5.对模型进行调参优化，提高分类准确度。
6.利用可视化工具将分类结果展示出来，包括主题分布图、意境分类词云图等。
【任务成果】本课题的成果应包括以下内容：
1.一份详细的课题研究报告，包括研究背景、目标、方法、结果和结论等。
2.一份古典诗词意境分类模型的源代码和可执行程序，能够自动进行文本分类并输出结果。
3.一套可视化工具，能够将文本分类结果展示出来，包括主题分布图、意境分类词云图等。
4.一份实验报告，包括数据预处理、算法选择与优化、模型评估等过程的详细介绍。
【参考文献】
1.Li,P.,&Wang,X.(2017).SemanticanalysisofChineseclassicalpoetrybasedonontology.JournalofInformationScience,43(4),527-540.
2.Huang,R.,Ding,H.,&Chua,T.S.(2019).Amulti-modalneuralframeworkforChineseclassicalpoetryappreciation.Knowledge-BasedSystems,163,809-818.
3.Ma,L.,Hu,K.,&Lin,J.(2018).TowardautomaticgenerationofChineseclassicalpoetry.AppliedIntelligence,48(10),3189-3201.
4.Zhang,X.,Wang,B.,&Zou,J.(2018).AhybridrecommendersystemforChineseclassicalpoetryrecommendation.PloSone,13(12),e0209852.
5.Liu,L.,Ye,Y.,&Liu,F.(2017).Chineseclassicalpoetrygenerationwithmutualreinforcementlearning.PatternRecognitionLetters,100,160-167.
【任务时间】2021年6月-2022年6月
【任务预算】本课题的预算为20000元，主要用于人力、硬件和软件资源的支出。