基于优化类中心分类算法的文本分类系统设计与实现的任务书.docx
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基于优化类中心分类算法的文本分类系统设计与实现的任务书任务名称:基于优化类中心分类算法的文本分类系统设计与实现任务目的:本次任务旨在设计和实现一个文本分类系统,基于优化类中心分类算法。该系统将对文本进行分类,使得相似的文本被分到同一类别中,不相似的文本被分到不同的类别中。该系统可应用于各种文本分类任务,如情感分析、产品分类、新闻分类等。任务描述:本次任务需要完成以下基本内容:1.熟悉文本分类算法及文本特征提取方法;2.学习优化类中心分类算法的原理和实现方法;3.设计和实现一个基于Python开发环境的文本分类系统,包括以下功能:(1)支持导入、保存和管理文本分类数据集;(2)实现文本分类预处理模块,包括文本清洗、分词、停用词过滤等;(3)提取文本特征,包括词袋模型和TF-IDF模型;(4)实现优化类中心分类算法训练模块,比较不同的参数组合,并选择最佳参数组合;(5)实现文本分类测试模块,包括对新数据集的分类预测和性能评估;(6)实现用户交互界面,简化用户的操作。任务要求:1.任务完成后,需撰写1800字以上的任务报告,包括文本分类算法原理、系统设计和实现过程、实验结果和分析等内容;2.任务代码需注释,以方便他人阅读和理解;3.使用github进行代码管理。任务时间:本次任务总计用时14天,具体分配如下:|任务时间|任务内容||---------|------------------------||第1天-2天|熟悉文本分类算法及文本特征提取方法||第3天-4天|学习优化类中心分类算法的原理和实现方法||第5天-7天|设计和实现一个基于Python开发环境的文本分类系统(包括1-3)||第8天-10天|实现优化类中心分类算法训练模块,比较不同的参数组合,并选择最佳参数组合||第11天-12天|实现文本分类测试模块,包括对新数据集的分类预测和性能评估||第13天-14天|实现用户交互界面,简化用户的操作|任务交付物:1.代码仓库链接及截图2.任务报告3.演示视频