中文电子邮件作者身份识别系统研究的中期报告尊敬的领导：本次中期报告旨在介绍我们团队在中文电子邮件作者身份识别系统研究中所取得的进展以及下一步的研究计划。目前，我们已经完成了初步的数据搜集并对其进行了处理。我们从多个邮箱服务商中抓取了大量的中文电子邮件数据，并针对部分数据进行了人工分类标注，用于训练和测试身份识别模型。在数据处理方面，我们主要采用了自然语言处理技术，包括分词、词性标注和实体识别等。此外，我们还探索了一些新的特征工程方法，如邮件发送者和接收者的社交网络特征、邮件正文和标题中使用的词汇、邮件的发送时间和频率等。针对以上处理后的数据集，我们尝试了多种机器学习算法，包括支持向量机、随机森林和神经网络等。经过实验验证，我们发现使用SVM算法效果最好，但准确率仍需要进一步提高。针对算法的不足点，我们将进一步优化特征工程和调整模型参数，同时也会尝试其他的机器学习算法以寻求更好的解决方案。下一步，我们的研究计划包括以下方面：1.继续优化数据的处理方式，探索更多的特征工程方法，提高算法的准确率和效率；2.对模型进行进一步优化，调整参数，处理类别不平衡问题，提高模型的鲁棒性；3.与相关领域专家合作，探索有价值的特征，并在邮件分类中使用；4.探索其他机器学习算法以及深度学习算法在作者身份识别中的应用。以上为本团队的中期报告，感谢领导的支持与关注。敬礼！此致敬礼XXX团队20XX年XX月XX日