利用上下位关系的中文短文本分类研究的中期报告中文短文本分类是自然语言处理领域中的一个重要研究问题，其复杂性在于短文本对应的信息量通常较少，且表达的方式多样，而分类所涉及的语义知识必须针对具体的文本进行建模。针对这一问题，本文采用了利用上下位关系的方法进行短文本分类的技术方案。本中期报告主要介绍了本研究的研究问题和研究方法。1.研究问题本文的研究问题是如何利用上下位关系进行中文短文本分类，以提高分类模型的准确性和稳定性。研究问题主要涉及以下几个方面：-如何构建词语之间的上下位关系模型；-如何利用上下位关系模型进行特征选择和特征加权；-如何将上下位关系特征引入到分类模型中。2.研究方法本文采用了如下的研究方法：2.1上下位关系模型构建针对中文短文本，我们采用了基于同义词词林和语料库的上下位关系模型构建方法。首先，我们从同义词词林中挑选出整个领域词汇的超类及其子类，构建出一个完整的上下位关系体系。然后，我们使用大规模的语料库，从中提取出与上下位关系相关的语言规律和模式，并修正和优化上下位关系体系。2.2上下位关系特征选择和特征加权我们使用了三种特征选择方法：基于信息增益、卡方检验和相关性系数的特征选择方法，从上下位关系特征中选取出对分类有显著贡献的特征。然后，我们使用了四种特征加权方法：TF-IDF、CHI、IG、WLLR，将上下位关系特征加入到特征向量中。2.3分类模型设计我们设计了两种分类模型：朴素贝叶斯分类器和支持向量机（SVM）。我们分别实现了基于上下位关系特征的分类器和基于传统文本特征的分类器，并将其性能进行对比评估。3.下一步研究计划-改进上下位关系模型的构建方法，提高其准确性；-探索更多的特征选择和特征加权方法，提高分类模型的性能；-增加语料库和扩充训练样本，提高分类模型的泛化能力；-结合其他自然语言处理技术进一步提高分类模型的性能。