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DeepWeb数据集成中的结果抽取及实体识别研究的任务书
任务书
任务名称：DeepWeb数据集成中的结果抽取及实体识别研究
任务目的：
近年来，随着互联网的高速发展，互联网上的信息呈爆炸式增长，其中DeepWeb数据成为了信息领域的一种重要数据来源。然而，DeepWeb中的数据通常是以结构化数据形式存储的，因此要将数据集成在一起并进行分析和利用，需要对DeepWeb进行结果抽取及实体识别等研究。本任务旨在研究这一问题，希望能够提高DeepWeb数据的利用效率和信息价值。
任务内容：
1.搜集和整理DeepWeb数据资源，并进行数据预处理，包括数据去重、标准化、格式转换等。
2.研究结果抽取和实体识别的技术及方法，开展相关算法和模型的研究和分析。
3.基于对DeepWeb数据的研究和分析，设计并实现结果抽取和实体识别的系统，可以对DeepWeb数据进行自动化分析，并生成可读取的结果。
4.进行测试和实验，评估和验证系统的性能和准确度，分析系统的优缺点和改进方向。
任务要求：
1.学习和掌握机器学习、自然语言处理、数据库等相关技术和方法。
2.熟悉DeepWeb数据的获取、存储、处理和分析，熟练掌握相应的软件和工具。
3.具备编程能力，掌握Python、Java等编程语言，熟悉常用的开发框架和库。
4.具备分析和解决实际问题的能力，能够根据业务需求快速定位问题和优化。
5.具备团队合作精神，有良好的沟通和协作能力，能够积极参与团队工作，完成任务并达成共识。
任务周期：
任务周期为12个月，其中前6个月为技术研究和开发阶段，后6个月为系统测试和性能优化阶段。任务执行期间需要定期汇报工作进展，提交研究报告和实验数据，以评估达成任务目标和质量标准。
任务产出：
1.DeepWeb数据集成和预处理的文档和程序。
2.结果抽取和实体识别的算法和模型，代码和技术文档。
3.结果抽取和实体识别的系统，用户手册和技术文档。
4.测试数据和实验结果，分析报告和技术文档。
任务考核：
任务完成后，需要提交任务报告和代码，进行专家评审和实际应用测试。考核重点包括技术研究的深度和广度、系统的性能和稳定性、操作的易用性和实用性等。同时将考虑实际应用的效果和反馈，以评估任务的成功与否。
参考文献：
1.M.Amirijoo,Y.Lu,X.Chen,andH.Zhu.2018.DeepWebRevealer:improvingthequalityofdeepwebsourcesbypredictingthecontent.InProceedingsofthe27thACMInternationalConferenceonInformationandKnowledgeManagement(CIKM'18).AssociationforComputingMachinery,NewYork,NY,USA,1073–1076.
2.Liviu-CristianMiclea,AdrianGroza,TraianRebedea.DeepStructuredLearningforClosedDomainQuestionAnsweringoverStructuredDataontheDeepWeb.MachineLearning,DataScienceandDeepLearningwithPython,TensorFlowandKeras,2017.
3.XingNiu,ShuoZhang,YuetingZhuang.Amethodofwebsitestructurepre-recognitionanditsapplicationindeepwebcrawling.ComputerApplications,2016.
4.ZhiwenFeng,XinZhang,GuozhenTan.Aninnovativemethodfordeepwebmonitoringbasedontwo-wayassociationrulemining.ComputerScienceandInformationSystems,Volume16,Issue2019,Pages315-330.