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基于word2vec和SVMperf的网络中文文本评论信息情感分类研究的任务书
任务书
任务名称：基于word2vec和SVMperf的网络中文文本评论信息情感分类研究
任务来源：互联网评论信息快速增长，需要快速准确地对评论信息进行情感分析，利于了解消费者的满意度、推动产品优化等，因此，对评论信息的情感分类研究非常必要。
任务目的：
1.研究网络中文文本评论信息情感分类技术，了解其关键技术，选取适合的分类算法；
2.应用word2vec和SVMperf技术，对网络中文文本评论信息进行情感分析，并提高分类准确率；
3.将研究成果应用于实际中，推动商品和服务优化，提高企业运营效率。
任务内容：
1.对网络中文文本评论的情感分类进行调研，了解相关研究成果，掌握网络中文文本评论情感分类技术的发展现状和趋势。
2.学习word2vec和SVMperf算法的基本原理，了解两种算法的特点和优点。
3.基于word2vec和SVMperf技术，构建网络中文文本评论情感分类模型，并进行调试和优化，提高准确率。
4.利用实际的网络中文文本评论数据集，对构建的分类模型进行测试，并进行结果分析和评估。
5.将研究成果应用于实际场景，推动商品和服务优化，提高企业运营效率。
任务计划：
1.任务启动阶段（1周）：理解任务背景和目的，确定任务计划和参与人员，并分配任务责任。
2.调研阶段（2周）：对网络中文文本评论的情感分类进行调研和分析，了解其研究现状、发展趋势和应用领域。
3.技术学习阶段（3周）：学习word2vec和SVMperf算法的基本原理和应用方法，了解各种分类算法的优缺点。
4.模型构建阶段（4周）：基于word2vec和SVMperf技术，构建网络中文文本评论情感分类模型，并对模型进行调试和优化。
5.实验测试阶段（4周）：利用实际的网络中文文本评论数据集，对构建的情感分类模型进行测试，并进行结果分析。
6.应用推广阶段（2周）：将研究成果应用于实际场景，推动商品和服务优化，提高企业运营效率。
任务验收标准：
1.按照任务计划完成任务的主要工作，如调研、学习、模型构建和实验测试等。
2.构建的网络中文文本评论情感分类模型必须准确、有效，并符合实际应用要求。
3.发布满足需求的论文、演示文稿、代码、技术报告等完整的研究成果。
4.在短期内推动应用，提升商品和服务质量，提高企业效益。
任务执行人员：
组长：XXX
组员：XXX、XXX、XXX
任务起止时间：
任务起始时间：2022年11月01日
任务结束时间：2023年04月30日
任务经费预算：
本次任务经费预算为20万元，其中包括人员工资、实验设备费、论文发表费等。其中，人员工资占经费总额的50%左右。
备注：
1.本任务需要专业人员完成，具有较高研究水平和实践经验；
2.任务实施过程中，需要主要参与人员紧密协作、沟通顺畅；
3.本任务时间紧、任务量大，需要严格按照进度进行。