中文信息抽取关键技术研究与实现的任务书.docx

中文信息抽取关键技术研究与实现的任务书
任务名称：中文信息抽取关键技术研究与实现
任务目标：本项目旨在研究和实现中文信息抽取的关键技术，包括实体识别、关系提取、事件抽取等方面，以实现对中文数据的有效提取和分析。
任务内容：本项目的主要内容包括以下几个方面：
1.中文自然语言处理技术的基础研究。包括中文分词、词性标注、命名实体识别等技术。
2.中文实体识别。针对中文文本中的人物、组织、地点等实体进行识别和标注，并对其进行实体消歧。
3.中文关系提取。通过对中文文本中实体之间的关系进行抽取和分析，发现实体之间的联系。
4.中文事件抽取。对中文文本中的事件进行抽取和归纳，包括事件类型、事件主体、事件时间等信息。
5.系统实现与评测。将上述关键技术进行集成和优化，以开发出具有一定实用性的信息抽取系统，并进行性能评测。
任务研究方法：本项目采用深度学习技术结合传统机器学习方法进行研究。通过建立和优化模型，实现对中文文本中实体和关系的识别和抽取。
研究进度安排：
第一阶段：项目启动（1周）
确定项目的研究内容和研究团队，制定研究计划和项目实施方案。
第二阶段：文本预处理（4周）
对中文文本进行预处理，包括中文分词、词性标注和实体识别等。
第三阶段：实体识别和消歧（8周）
通过深度学习技术和传统机器学习方法，对中文文本中的实体进行识别和标注，并对其进行消歧。
第四阶段：关系提取和事件抽取（10周）
针对中文文本中的实体之间的关系和事件进行抽取和分析。
第五阶段：系统实现和性能评测（4周）
将研究成果进行集成和优化，开发出具有一定实用性的信息抽取系统，并进行性能评测。
第六阶段：项目总结和报告撰写（1周）
对项目成果进行总结，撰写研究报告。
项目预算：本项目的总预算为100万元，用于研究人员薪资、实验设备购置、软件许可证、差旅费和专利申请等方面。