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基于改进TF--IDF和fastText算法的文本分类研究的任务书
任务书
任务名称：基于改进TF-IDF和fastText算法的文本分类研究
任务背景：
随着互联网技术的快速发展和日益普及，每天在互联网上产生的数据量呈现出几何级数的增长。在这么庞大的数据海洋中，如何快速有效地获取有价值的信息成为了各大企业和机构的关注点。其中，文本分类技术的应用越来越广泛，例如“垃圾邮件分类”、“情感分析”等，为提高企业工作效率和服务质量提供了良好的技术支持。
任务目标：
在传统的TF-IDF算法和现有的fastText算法的基础上，提出一种改进TF-IDF算法，并对fastText算法进行优化，旨在提高文本分类的准确性和效率，并将相应的改进应用到实际的文本分类任务中，为企业提供更为精准的服务。
任务内容：
1.研究文本分类技术的基本原理和常用算法
2.分析TF-IDF算法的原理和存在的问题，提出改进方案并进行实验验证
3.研读fastText算法原理，针对其存在的问题，提出相应的优化方案并实现
4.使用所提出的改进算法和优化方案进行实际文本分类实验，并分析其准确性和效率
5.根据实验结果，对所提出的算法进行评估和总结
任务重点：
1.对TF-IDF算法的改进方案和fastText算法的优化方案的实际性和有效性进行研究和探究
2.程序的优化和实现
3.实际文本分类实验的设计、实施和结果分析
任务时间：
2021年9月1日至2022年2月28日
任务要求：
1.在上述任务时间内完成任务
2.具备一定的数据分析和程序设计能力
3.具备良好的团队合作能力
4.完成任务后需及时撰写任务报告，包括研究过程、实验设计与数据分析
任务奖励：
1.完成任务的学生将获得一定的学业成果加分
2.获得优异成绩的学生将有机会获得导师推荐参加相关高水平学术会议
3.表现突出的学生可获得奖金或其他奖励
附：任务参考文献
1.Salton,G.,&Buckley,C.(1988).Term-weightingapproachesinautomatictextretrieval.Informationprocessing&management,24(5),513-523.
2.Joulin,A.,Grave,E.,Bojanowski,P.,&Mikolov,T.(2017).Bagoftricksforefficienttextclassification.arXivpreprintarXiv:1607.01759.
3.Mikolov,T.,Grave,E.,Bojanowski,P.,Puhrsch,C.,&Joulin,A.(2018).Advancesinpre-trainingdistributedwordrepresentations.ProceedingsoftheInternationalConferenceonLanguageResourcesandEvaluation(LREC2018).
4.Zhou,C.,Su,J.,Zhang,H.,&Song,Y.(2006).Solvingmulticlasslearningproblemsviaerror-correctingoutputcodes.ACMTransactionsonInformationSystems(TOIS),24(3),383-402.