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基于词向量的短文本分类方法研究的中期报告
一、研究背景与意义
短文本分类是自然语言处理中的重要研究领域之一。传统的基于机器学习算法的短文本分类方法在处理一些语义不明确的短文本时表现不佳。近年来，随着深度学习技术的发展，利用深度神经网络进行文本分类已成为研究热点。其中，基于词向量的短文本分类方法因为具有良好的表示能力和效果已引起了广泛关注。
二、研究内容和方法
本研究旨在探究基于词向量的短文本分类方法。具体研究内容包括以下几个方面：
1.探究不同的词向量训练方法对短文本分类的影响，包括传统的基于全局统计的词向量方法和基于深度学习的词向量方法。
2.比较不同的分类器算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等）在基于词向量的短文本分类中的表现，寻找最佳的分类器算法。
3.探究不同的特征选择方法（如卡方检验、互信息、信息增益等）对分类效果的影响，找到最优的特征选择方法。
具体研究方法如下：
1.首先，利用开源数据集（如20newsgroup、Reuters-21578等）进行实验，构建短文本分类模型。
2.其次，利用不同的词向量训练方法（如word2vec、glove、fasttext等）获取不同的词向量表示。
3.然后，利用不同的分类器算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等）进行分类实验，并比较不同算法在不同词向量训练方法下的分类效果。
4.最后，采用不同的特征选择方法（如卡方检验、互信息、信息增益等），并比较不同方法对分类效果的影响，找到最优的特征选择方法。
三、预期结果和对策
通过本研究，预期可以得出以下结果：
1.不同的词向量训练方法对短文本分类有不同的影响。其中，基于深度学习的词向量方法相比传统的基于全局统计的词向量方法具有更好的表示能力，可以提高分类效果。
2.不同的分类器算法在基于词向量的短文本分类中表现不同，其中朴素贝叶斯算法和支持向量机算法表现较好。
3.特征选择方法对分类效果具有显著影响，卡方检验和互信息方法表现较好。
针对上述结论，可以采取以下对策：
1.在构建短文本分类模型时推荐使用基于深度学习的词向量方法。
2.选择合适的分类器算法进行短文本分类，其中朴素贝叶斯算法和支持向量机算法表现较为优秀。
3.在特征选择方面，推荐使用卡方检验和互信息方法。