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短文本分类技术研究的中期报告
短文本分类技术是自然语言处理中的一个重要研究方向，尤其对于现代互联网海量用户生成的短文本，其应用广泛，例如：搜索引擎、推荐系统、情感分析、垃圾邮件过滤等。本报告介绍研究过程中的进展和结果。
研究框架：
本研究采用传统机器学习和深度学习相结合的方式，其中传统机器学习算法包括朴素贝叶斯（NaïveBayes）、支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）和随机森林（RandomForest），深度学习算法采用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）两种。
数据集：
在本研究中，我们使用了UCI的新闻分类数据集（20Newsgroups）。该数据集包含20个类别，共计18846个文档，每篇文档平均约100个单词，其中训练集和测试集的比例为8:2。
实验结果：
1.传统机器学习方法：
朴素贝叶斯分类器在该数据集上取得了最好的效果，准确率为88.57%。随机森林模型的准确率为86.03%，SVM模型的准确率为84.37%。
2.深度学习方法：
经过多次实验，我们发现卷积神经网络（CNN）的表现最佳，最高准确率为90.88%。循环神经网络（RNN）的表现稍差，最高准确率为89.29%。
结论：
从实验结果可以看出，针对短文本分类问题，深度学习算法能够在一定程度上提高准确率。但是随着数据集规模的增大，传统机器学习中的朴素贝叶斯分类器也能取得不错的效果。
未来工作：
下一步我们将尝试通过在算法层面上做出改进和模型融合的方式来提高分类效果。同时，我们还将尝试在更多多样化的短文本语料上进行实验，以进一步验证我们的研究结论。