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基于CRF的面向主题的人物关系抽取的任务书
任务书
题目：基于CRF的面向主题的人物关系抽取
一、任务背景
随着互联网的不断发展，人们在网络上产生了大量的文本数据，其中包含了海量的社交网络数据。在这些数据中，人物关系是相当重要的信息，因为人物关系在社交网络中发挥着相当重要的作用，例如影响社交网络的传播、用户的关系发现、推荐系统的性能等。因此，人物关系的自动抽取一直是自然语言处理领域的研究热点之一。
目前，人物关系抽取方法主要分为基于传统机器学习方法（如支持向量机、随机森林等）和基于深度学习方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。虽然这些方法在某些任务上取得了不错的成果，但是它们都没有对文本语境中的主题进行考虑。然而，主题对人物关系的情感极其重要，并且文本中可能存在多个不同的主题，同一对人物在不同的主题下可能存在不同的关系。因此，为了更准确地抽取人物关系，需要考虑文本语境中的主题信息。
本项目旨在通过构建深度学习模型，基于条件随机场（CRF）的框架对面向特定主题的人物关系进行抽取，以提高人物关系抽取的准确性。
二、任务目标
本任务的目标是设计一种面向主题的人物关系抽取模型，并对该模型进行实验评估，验证其在准确提取人物关系方面的性能表现。
具体任务如下：
1.收集带有标注的社交网络文本数据作为训练和测试集。
2.根据数据集训练CRF模型，在模型中加入主题因素，以提高人物关系抽取的准确性。
3.对训练集进行分词、命名实体识别等预处理操作。
4.根据训练集数据统计出人物关系间的转移概率以及不同主题下人物关系的特征。
5.在测试集上进行评估，评估指标包括精度、召回率、F1值等。
三、任务分工
本项目需要至少两名研究人员合作完成，任务分工如下：
1.数据采集、预处理与评估
负责人：A
任务内容：
1）从互联网上搜集网络文本数据，并且进行清理、处理、标注等预处理操作。
2）将处理后的数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。
3）进行模型评估，计算各种评估指标，并与其他模型进行对比分析。
2.模型构建与实验
负责人：B
任务内容：
1）设计模型，构建CRF框架，并加入主题因素用于准确提取人物关系。
2）进行模型训练，并对模型进行优化和调参。
3）在测试集上测试模型，记录模型性能指标。如果模型性能不尽如人意，需要进一步分析，提出改善方案并进行实验验证。
四、任务进度
本项目的时间预计为两个月，主要进度如下：
1.第一周：确定任务分工，搜集相关文献，制定详细的项目计划。
2.第二周至第四周：数据搜集、预处理、标注以及测试集和训练集的划分工作。
3.第五周至第八周：模型构建、调参以及实验的实施。
4.第九周至第十周：实验结果分析和报告撰写。
五、参考文献
1.QiongkaiXu,ChenliangLi,LihongWang,AndrewMcCallum.ACL,2013.
2.DhanyaRajendran,SandhyaK.S,SamyukthaV.K.2016IEEEInternationalConferenceonComputationalIntelligence&CommunicationTechnology(CICT).
3.JieLiu,XiaolingNiu,HuaWang.NeuralInformationProcessing,2019.
4.JunZhang,JianminYang.NeuralInformationProcessing,2018.