短文本分类任务，1）实现一个或多个基本分类模型，并计算其评估指标如准确率， 召回率等2）对模型中的关键参数，（如决策树中停止分裂条件，NN 中层数等 参数）进行不同范围的取值，讨论参数的最佳取值范围。3）对比分析不同的特征表示方法对结果的影响；对比短文本模型 和一般模型的分类表现。4）若对同一数据采用两种或多种模型进行了分类，对多种模型结 果进行对比，以评估模型对该数据集上分类任务的适用性。

对于短文本分类任务，可以使用多种基本分类模型来实现，例如朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林等。评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。

在调节模型中的关键参数时，可以通过网格搜索或随机搜索等方法来确定最佳取值范围。例如，在决策树中，可以调节停止分裂条件的参数，如最小样本数、最大深度等；在神经网络中，可以调节层数、隐藏单元数量等参数。通过尝试不同的取值范围，并评估模型在验证集上的表现，可以找到最佳参数组合。

此外，还可以比较不同的特征表示方法对结果的影响。常用的特征表示方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec、BERT等。通过将不同的特征表示方法应用于模型训练，并进行对比分析，可以发现哪种方法对于短文本分类任务效果更好。

同时，可以将短文本模型与一般模型进行分类表现比较。一般模型指的是使用传统的特征工程方法（如词频、n-gram等）结合机器学习算法进行分类的模型。通过比较短文本模型和一般模型在同一数据集上的分类性能，可以评估短文本模型在该任务上的适用性。

最后，如果采用了多种模型进行分类，可以对比它们的结果，评估不同模型在该数据集上的分类性能。这样可以确定最适合该数据集的模型，并选择其作为最终的分类器。