中文文档分类中若干关键技术的研究的中期报告本文介绍了中文文档分类中若干关键技术的研究的中期报告。我们聚焦于以下三个方面：1.特征选择文本分类中的特征选择是非常重要的一个步骤。在我们的研究中，我们通过分析文本中的特征（比如单词、词形、词性等），来确定哪些特征对文本分类起到了重要的作用。我们使用了两种主要的特征选择方法：互信息法和卡方检验。互信息法衡量了两个变量之间的相关性，而卡方检验则用于检测两个变量之间的相关性是否显著。我们发现，使用卡方检验选择特征的方法在新闻分类中表现最好。在实验中，我们使用了不同特征选择方法，结果表明，卡方检验方法能够产生更好的分类结果。2.分类算法比较在对新闻进行分类时，我们使用了几种分类算法，包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机和K近邻。我们的实验结果表明，朴素贝叶斯算法往往能够产生较好的分类结果，尤其是在样本比较少的情况下。然而，在样本比较充足的情况下，支持向量机的表现更好。我们也发现，在我们的数据集中，K近邻的表现并不是很好，这有可能是因为我们的数据集过于稀疏，使得K近邻算法难以正确地计算邻居之间的距离。3.特征权重调整在文本分类中，不同的特征具有不同的重要性。在我们的实验中，我们研究了如何调整每个特征的权重，以提高分类的准确率。我们使用了两种方法来调整特征的权重：基于词频的权重和基于TF-IDF的权重。在实验中，我们发现使用TF-IDF的方法能够更好地区分不同的特征，并提高分类的准确率。总之，我们的研究结果表明，在中文文档分类中，应该使用卡方检验方法来选择特征，在样本比较少的情况下使用朴素贝叶斯算法，而在样本比较充足的情况下使用支持向量机算法，并使用TF-IDF的方法来调整特征的权重。