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基于邮件列表的软件问答信息抽取工具的设计与实现的任务书
任务书
项目名称：基于邮件列表的软件问答信息抽取工具的设计与实现
参与人员：张三（项目负责人）、李四（开发人员）、王五（测试人员）
任务目标：实现一个邮件列表中的软件问答信息抽取工具，提供高效且准确的信息抽取服务。
任务描述：
1.功能需求
（1）抽取邮件列表中与软件相关的问题和答案信息，包括问题和答案中的关键词和关键短语。
（2）将抽取的问题和答案信息进行整理和分类，提取出相同或相似的问题和答案，并将其归为一类。
（3）提供一个用户界面，让用户可以方便地搜索、浏览和查看抽取出来的信息。
（4）支持多种数据格式的输入和输出，包括但不限于文本文件、数据库和api接口。
2.技术需求
（1）使用自然语言处理技术对邮件列表中的信息进行分词、词性标注和实体识别。
（2）应用基于深度学习的模型，对信息进行分类和归类。
（3）使用图形化用户界面设计工具，设计用户界面，实现与后端数据交互、搜索和浏览功能。
（4）使用数据库或缓存技术，对抽取出来的信息进行存储，保证系统的高效性和可扩展性。
（5）采用版本控制工具，保证代码的可维护性和可持续性。
3.测试需求
（1）进行单元测试和集成测试，保证代码的正确性和无误差性。
（2）进行性能测试和负载测试，保证系统的高效性和可扩展性。
（3）进行用户验收测试，保证系统满足用户的需求和期望。
4.可行性分析
（1）技术可行性：自然语言处理技术和深度学习技术正在快速发展，有众多的相关开源工具和算法可供使用，可行性较高。
（2）市场可行性：软件问答信息抽取工具的应用范围很广，可以服务于软件开发、客服、技术支持等领域，具有一定的市场前景。
（3）资源可行性：开发人员有一定的自然语言处理和深度学习技术背景，有充足的时间和资源来完成项目。
5.项目计划
（1）需求分析,包括市场调研、用户需求调查和系统分析，需耗时1个月。
（2）系统设计和开发,包括前端设计、后端设计、数据库设计、算法实现和UI设计，需耗时4个月。
（3）系统测试和优化,包括单元测试、集成测试、性能测试和用户验收测试，需耗时2个月。
（4）系统交付和后续维护，实现项目交付和维护，需耗时1个月。
6.质量要求
（1）功能完整，达到用户需求和期望。
（2）系统稳定，无故障运行，响应速度快。
（3）代码规范，注释详细清晰，易于阅读和维护。
（4）界面美观，易于操作，符合人机工程学原理。
7.参考文献
[1]ChenS,ZhaoZ,SunK,etal.Amulti-tasklearningapproachforsoftwareqamatching[C]//2017IEEE/ACM39thInternationalConferenceonSoftwareEngineering(ICSE).IEEE,2017:281-292.
[2]ZhouC,LiL,ChenT,etal.Adependency-basedneuralattentionmodelforquestionansweringonsoftwaredocumentation[J].arXivpreprintarXiv:1706.02633,2017.
[3]LeeK,KimD,KimN,etal.DevelopmentofaQuestionAnsweringSystemfortheCLanguageBasedonUserInteractions[J].Journalofcomputingscienceandengineering,2015,9(4):311-316.