使用多分类器进行DeepWeb数据源的分类和判定的任务书任务描述：在DeepWeb中，存在大量的数据源，这些数据源可能包括各种类型的网页、文档、图片、视频等。针对这些数据源，我们需要进行分类和判定，以便快速找到想要的信息。本任务的目标是使用多分类器对DeepWeb数据源进行分类和判定。具体来说，我们需要完成以下任务：1.收集DeepWeb中的数据源，包括网页、文档、图片、视频等，数量不少于1000个。2.对这些数据源进行分类，可以选择多个分类标准，如主题、格式、作者等。针对每个分类标准，需要设计一个分类器。3.实现分类器，可以选择机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等。4.对数据源进行预处理，包括去除噪声、提取特征等。5.利用分类器对数据源进行分类和判定。6.对分类器进行评估，可以使用准确率、召回率、F1值等指标。任务要求：1.使用Python编程实现本任务。2.对数据源进行预处理时需要使用相关的库，如beautifulsoup、nltk、scikit-learn等。3.对每个分类器进行评估时，需要绘制相关的性能曲线。4.任务实现过程中需要书写清晰、规范的代码，并需编写详细的实验报告。5.在实验报告中需要对任务进行详细说明，包括实验的设计、过程以及结果等。