面向文本分类的去冗余特征选择方法研究的任务书.docx

面向文本分类的去冗余特征选择方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网的快速发展，海量的文本数据不断涌现，如何从这些文本数据中提取出关键信息，成为了文本分类研究的重要一个方向。关键信息的提取与分类建模的精度和效率成为判断文本分类建模好坏的主要标准之一。现有的文本分类算法在处理这个问题时，一般会先进行特征选择，以去除冗余的信息，提高特征的准确性和有效性。在去除冗余特征的过程中，研究者通过对文本特征的选择和权重计算，提高了特征选择的准确度和可靠性。然而，特征缺失、文本特征的稀疏性、冗余等问题依然存在，如何在文本分类中解决这些问题，成为了现代文本分类研究的重要方向之一。
二、任务描述
本次任务需要研究面向文本分类的去冗余特征选择方法。具体来说，任务包括以下内容：
1.研究现有的文本特征选择方法。在了解现有的文本特征选择方法的基础上，分析其特点、优缺点和适用范围，为后续的去冗余文本特征选择提供基础。
2.研究面向文本分类的去冗余文本特征选择方法。根据文本分类中的冗余问题和文本特征区分度的差异，利用相关的数学方法和机器学习方法，研究面向文本分类的去冗余文本特征选择方法，提高文本分类的精度和效率。
3.设计实验验证方案。根据文本分类数据集的规模和特点，设计可靠的实验方案，验证所提出的文本特征选择方法的可行性和有效性。
4.分析实验结果。通过分析实验结果，评估所提出的文本特征选择方法的优劣，并与现有的文本特征选择方法进行比较和评价。
三、任务要求
1.对机器学习和数据挖掘领域的基本理论和技术具有一定的理解和掌握能力。
2.熟悉Python编程语言，熟悉常用的文本分类算法和相关的机器学习库（如scikit-learn、NLTK等）。
3.具有数据分析和实验设计的基本能力。
四、任务评估标准
任务评估主要基于以下方面：
1.提出的文本特征选择方法的创新性和实用性。
2.使用的数据集的规模和特点，实验设计的有效性和完整性。
3.所实现的程序代码的实现难度、代码规范以及有效性。
4.实验结果的准确性和可靠性，实验结果的分析和讨论。
五、任务计划
任务计划主要分为以下几个阶段：
1.阶段一（1周）：熟悉文本分类的基本理论，了解现有的文本特征选择方法。
2.阶段二（2周）：研究面向文本分类的去冗余文本特征选择方法，并提出实现方案。
3.阶段三（2周）：根据实验需求，设计实验方案，选择文本数据集。
4.阶段四（3周）：实验实现，分析实验结果。
5.阶段五（1周）：撰写实验报告和总结。
六、参考文献
1.X.Chen,Z.Wang,P.Li,etal.LCFD:ALocalCentrality-BasedFeatureSelectionMethodforTextClassification[J].IEEEAccess,2019(7):65811-65824.
2.T.Wang,J.Liu,J.Du,etal.OnlineFeatureSelectioninTextClassificationBasedonAdaptiveConstraints[J].SoftComputing,2018(22):3705-3717.
3.P.Li,X.Chen,Z.Wang,etal.TextClassificationwithStackingandMulti-ObjectiveFeatureSelection[C].InternationalConferenceonNeuralInformationProcessing,2019.
4.H.Song,H.Yu.ANovelFeatureSelectionAlgorithminTextClassificationProceedingsoftheSecondInternationalConferenceonInformationScienceandEngineering[C].IEEE,2010.
5.C.Liu,R.Wu,andJ.Wu.AComparativeStudyonFeatureSelectioninTextClassification[J].ExpertSystemswithApplications,2016(51):47-63.