假设你是一名自然语言处理的研究员你要做一个文本分类任务你将设置什么为评价指标。

作为一名自然语言处理的研究员，我可能会选择以下指标作为文本分类任务的评价指标：

准确率（Accuracy）：准确率是指分类器正确分类的文本数量占总文本数量的比例。这是最基本的评价指标之一。
精确率（Precision）：精确率是指分类器预测为某个类别的文本中，真正属于该类别的文本数量占预测为该类别的文本数量的比例。精确率可以帮助我们评估分类器的误判情况。
召回率（Recall）：召回率是指分类器正确预测为某个类别的文本数量占该类别所有文本数量的比例。召回率可以帮助我们评估分类器的漏诊情况。
F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，它可以综合评估分类器的准确性和召回率，是一个常用的综合评价指标。
AUC（Area Under Curve）：AUC是ROC曲线下的面积，ROC曲线是以假阳性率为横轴，真阳性率为纵轴的曲线。AUC可以衡量分类器的整体性能，越接近1表示分类器性能越好。
混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵可以帮助我们更直观地了解分类器的分类情况，它将真实类别和预测类别的组合列出来，可以计算出精确率和召回率等指标。