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基于词向量的短文本分类方法研究的任务书
任务背景
随着社交网络、移动互联网和大数据等技术的发展，人们在网络上产生的短文本数据量逐渐庞大。这些数据如何高效地进行分类和分析成为一个非常重要的问题。而传统的基于人工特征工程的分类方法对于短文本数据的分类效果较差，并且需要大量的人力进行特征提取和选择。因此，基于词向量的短文本分类方法得到了越来越广泛的应用。
任务描述
本次任务旨在研究基于词向量的短文本分类方法，并实现一个具有实用意义的短文本分类系统。任务包括以下两个部分：
1.研究基于词向量的短文本分类方法
要求：
（1）了解深度学习中常用的自然语言处理技术，尤其是词向量模型和文本分类模型；
（2）研究不同的词向量模型，例如Word2Vec、FastText、GloVe等，掌握它们的基本原理、优缺点及适用范围；
（3）研究文本分类模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等，掌握它们的基本原理及适用范围；
（4）对比不同的词向量和文本分类模型，在数据集上进行实验和分析，比较它们的分类效果和性能。
2.实现短文本分类系统
要求：
（1）使用Python编程语言开发一个基于Web的短文本分类系统；
（2）系统应能够接收用户输入的文本数据，并通过基于词向量的文本分类模型将文本数据分类为不同的类别；
（3）系统应支持不同的词向量模型和文本分类模型，用户可以自由选择并切换不同的模型。
任务要求
1.独立完成研究任务，并按时提交任务报告。
2.使用Python语言和深度学习框架（如Keras、PyTorch、TensorFlow等）完成模型训练和系统开发。
3.根据任务要求，撰写完整的任务报告，包括任务背景、研究方法、实验结果等内容。
4.对于实验结果的分析和讨论应客观、深入，并提出对模型改进和应用的建议。
评分标准
任务报告将根据以下几个方面进行评分：
1.研究任务完成度和质量（40分）：对研究任务的完成情况和研究方法进行评分。
2.实验结果（30分）：对实验结果的评估和分析进行评分，包括分类准确率、召回率、F1值和模型效率等。
3.系统可用性（20分）：对系统的界面设计、功能实现和可用性进行评分。
4.任务报告（10分）：对任务报告的内容、形式和规范进行评分。
参考文献
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