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针对QA问题的敏感代价排序学习算法的研究的任务书
任务目的：
本任务旨在设计并实现一种敏感代价排序学习算法，以解决QA问题中的实体对排序任务。该算法应该考虑到敏感实体的存在，保障用户隐私和数据安全。
任务背景：
在QA问题中，实体对排序是一个重要的任务，它可以用于问答、信息检索等多个领域。然而，由于存在敏感实体，例如人名、地址等，进行数据处理时必须注意保护用户隐私和数据安全。目前，已经有许多针对排序任务的学习算法被提出，但大多数算法没有考虑到敏感实体的存在。
任务描述：
1.搜集已有的基于排序任务的学习算法，阅读相关文献，分析其适用性和不足之处。结合敏感实体的特殊性，设计敏感代价排序学习算法。
2.实现所设计的敏感代价排序学习算法，并使用公开数据集进行验证。需要对算法进行评价和比较。
3.验证算法的可用性和实用性，包括算法的运行时间、空间复杂度、算法精度等指标。结合实验结果，分析算法的优缺点和改进空间，并对其进行进一步优化。
4.在数据处理方面，保证用户隐私和数据安全。具体做法可以采用数据脱敏、数据加密等技术。
任务交付：
1.代码实现：包括敏感代价排序学习算法的代码和数据处理代码。代码需写清楚注释，易于运行和修改。
2.实验结果：包括使用公开数据集测试得到的实际算法运行时间、算法精度、F1值等指标。同时，需分析实验结果，阐述算法的优缺点和改进空间。
3.报告：包括任务描述、算法设计、实验结果、结论等内容。报告应该包括图表和表格等辅助材料，方便读者理解和讨论。
4.相关文献：应列出相关的学习算法的文献，以及使用的公开数据集等材料。
任务要求：
1.通过调研和分析，设计出一种新型的敏感代价排序学习算法，能够保障敏感实体的隐私和数据安全。
2.实现所设计的算法，并在公开数据集上进行测试，展示其实用性和可用性。
3.保证代码的可读性，编写清晰、详细、易于理解和修改的注释。
4.报告写作需规范，格式要求统一，文献资料注明完整。
5.保证任务安全，遵守科学道德。任何代码和资料不得泄露，不得恶意攻击他人系统。
任务时间：
本任务的时间安排为三个月。其中，一个月用于算法设计和调研；一个月用于算法实现和测试；一个月用于实验结果分析和报告撰写。
任务团队：
1.研究生：负责任务的具体实施，包括敏感代价排序学习算法的设计和实现、公开数据集的测试和实验结果的分析。
2.指导教师：对任务进行指导、督促和评估，给予研究生技术上和论文写作上的指导。