“两典”词类标注问题研究的任务书任务描述：“两典”是一个古汉语词典，其中包含大量的古汉语词语和词组。为了方便学习和研究古汉语，需要对其中的词语进行词类标注。本任务的目标是通过机器学习方法，对“两典”中的词语进行自动词类标注。数据集：“两典”数据集包含6000个词语和词组的样本，包括名词、动词、形容词、副词等多种词类。每个词语或词组都附带有其在古汉语中的解释和使用示例。任务要求：1.对数据集进行预处理，包括分词和去除停用词等操作。2.使用机器学习方法对数据集进行训练，并进行词类标注。可以使用传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，也可以尝试使用深度学习算法，如循环神经网络、卷积神经网络等。3.对模型进行评估，包括词类准确率、召回率、F1值等指标。4.尝试通过调整模型参数，提高模型效果。5.对模型进行优化，提高其在新数据上的泛化能力。6.在完成任务的过程中，需要写出详细的实验报告，包括实验设计、数据预处理、模型构建、模型评估、参数调优、模型优化等内容。同时需要提供代码和数据集，方便其他研究者的参考和复现。参考文献：1.张先侃,朱凯等.古汉语词类标注实验比较[J].电子学报,2009,37(11):2434-2439.2.李维平,赵伊斯等.基于深度学习的古汉语词性标注[J].计算机应用与软件,2019,36(9):71-74.