基于支持向量机的文本分类的研究的任务书任务书：1.研究支持向量机算法在文本分类问题中的应用，了解其原理和基本步骤。2.对数据集进行预处理，包括数据清洗、分词、停用词过滤等。3.尝试不同的特征提取方法，如词袋模型、TF-IDF算法等，对比它们的分类效果。4.设计实验，确定算法的参数，以及划分训练集和测试集。5.实现支持向量机算法，并在给定数据集上进行实验，记录并分析实验结果。6.针对实验结果进行讨论，分析算法的优缺点，并提出未来改进的方向。7.撰写报告，介绍支持向量机算法在文本分类中的应用，报告应包含以下内容：-文献综述：介绍现有相关文献和研究成果-数据集描述和预处理方法-特征提取方法及其效果比较-实验设计和结果分析-算法优缺点讨论和未来改进方向-总结和结论任务时间：3个月任务目标：1.了解支持向量机算法在文本分类问题中的应用原理和步骤，掌握支持向量机算法的实现方法。2.实现支持向量机算法，并进行实验，对比不同的特征提取方法，分析其效果。3.撰写报告，总结支持向量机算法在文本分类中的应用，探讨算法的优缺点，并提出未来改进方向。