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垂直搜索中信息属性抽取和分类模型研究与实现的任务书
任务书
1.研究背景
随着互联网的普及和发展，人们获取信息的方式发生了很大的变化。传统的搜索引擎已经不能满足人们对信息的需求。垂直搜索作为一种新的搜索方式受到越来越多的关注。垂直搜索引擎是指只对特定领域内的信息进行搜索的搜索引擎，如医疗、教育、金融等领域内的搜索引擎。与传统搜索引擎相比，垂直搜索引擎的搜索结果更加准确、精确、针对性更强。
作为垂直搜索引擎的核心技术之一，信息属性抽取和分类模型的研究和实现至关重要。它可以帮助搜索引擎更好地理解用户需求，准确地提取和分类相关信息，从而提高搜索结果的质量和用户满意度。因此，这是一项非常有挑战性和前景广阔的工作。
2.问题描述
本项目的主要任务是研究和实现垂直搜索中信息属性抽取和分类模型。具体任务包括：
(1)研究和掌握信息属性抽取和分类的相关理论知识，了解现有的相关技术和研究进展。
(2)收集并处理相关的数据集，构建合适的训练集、验证集和测试集，用于模型训练和评估。
(3)设计和实现信息属性抽取模型，将无结构化数据进行结构化的转换（如从文本中抽取出公司名称、人名、日期等信息）。
(4)设计和实现信息分类模型，将抽取出来的信息进行分类，如将公司名称分类为上市公司、非上市公司等。
(5)对模型进行评估和优化，比较和分析不同算法的性能差异，并针对性的优化模型的性能和准确率。
3.技术路线
本项目的技术路线主要包括以下几个步骤：
(1)数据预处理：收集相关数据，并对其中的杂乱无章的文本进行处理，提取出有用信息。
(2)特征提取：对处理后的数据进行特征提取，将文本转化为向量空间模型。
(3)模型训练：基于收集的数据集，设计并实现信息属性抽取和分类模型，训练模型并进行精度评估，对模型进行优化。
(4)模型测试：在数据分析环境中，测试模型的预测精度和实际效果，对模型进行调整和优化。
(5)实现方案：基于以上步骤，设计和实现信息属性抽取和分类模型的完整方案。
4.预期结果
本项目的预期结果包括以下几个方面：
(1)充分研究和了解垂直搜索中信息属性抽取和分类的相关理论知识，包括现有的相关技术和研究进展。
(2)构建包含特定领域的训练集、验证集和测试集，用于模型训练和评估。
(3)设计和实现信息属性抽取模型，可以从无结构化文本中抽取出特定的信息。
(4)设计和实现信息分类模型，对抽取出来的信息进行分类。
(5)对模型进行评估和优化，比较和分析不同算法的性能差异，并针对性的优化模型的性能和准确率。
(6)建立起针对特定领域的信息属性抽取和分类模型的实现方案。
5.参考文献（部分）
[1]陈慧燕,生长凤,张颖红.基于多特征融合的中文社团事件抽取[J].计算机研究与发展,2013,50(7):1473-1482.
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[3]刘子明,肖桂林,唐竹君.面向网络搜索的实体属性抽取算法[J].计算机应用,2011,31(3):728-731.
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[5]王瑞勤,张士达,黎松林,等.面向Web搜索的实体属性提取技术研究综述[J].现代图书情报技术,2011(1):1-9.
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[8]杨岩,杜建斌,张文立,等.基于特征融合的中文情感分类研究[J].计算机研究与发展,2012,49(11):2455-2463.
6.时间安排
本项目的主要时间节点如下：
阶段一（1周）：研究和掌握信息属性抽取和分类的相关理论知识，了解现有的相关技术和研究进展。
阶段二（2周）：收集并处理相关的数据集，构建合适的训练集、验证集和测试集，用于模型训练和评估。
阶段三（3周）：设计和实现信息属性抽取模型，将无结构化数据进行结构化的转换（如从文本中抽取出公司名称、人名、日期等信息）。
阶段四（3周）：设计和实现信息分类模型，将抽取出来的信息进行分类，如将公司名称分类为上市公司、非上市公司等。
阶段五（1周）：对模型进行评估和优化，比较和分析不同算法的性能差异，并针对性的优化模型的性能和准确率。
阶段六（1周）：总结和归纳，撰写实验报告，制作PPT。