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文本挖掘中的中文实体关系抽取的任务书
任务书：文本挖掘中的中文实体关系抽取
背景介绍：
文本挖掘是一项涉及使用自然语言处理技术并结合机器学习和数据挖掘技术的领域。文本挖掘的目的在于从大量的文本数据中挖掘出有价值的信息，这些信息可以用于辅助决策、预测未来趋势、分析市场动态和改进产品设计等。中文实体关系抽取是文本挖掘中的一个重要领域，它涉及将不同实体之间的具体关系从文本数据中识别和提取出来。在现实生活中，实体之间的关系在许多领域中都非常重要，例如金融领域、医疗领域、社交网络等。
任务描述：
本任务旨在让参与者开发一种方法，通过自然语言处理技术和机器学习技术，从中文文本中抽取实体之间的关系。在任务进行之前，参与者需要提供满足以下条件的训练数据集：
1.数据集应包括至少1000个语句，这些语句涵盖至少5个实体类别，并且在这些语句中描述了实体之间的不同关系。
2.数据集中应包括各种语法结构、表述方式和领域。
3.每个语句中的每个实体都应该被正确标注，并指出它所属的实体类别。
4.数据集应被分为训练数据和测试数据。训练数据应占数据集的80%，测试数据应占数据集的20%。
参与者需要完成以下任务：
1.构建一个模型，用于从中文文本中抽取实体之间的关系。您可以使用传统的监督学习方法、深度学习方法或其他相关技术。
2.评估您的模型在测试数据上的表现。评估方法包括准确率、召回率、F1值、平均精度均值等。
3.为了使您的模型能够在其他数据上实际应用，您需要对自己的模型进行一定的调优和优化。调优和优化的方法包括但不限于模型参数的调整、特征选择、新特征的引入等等。
4.提供详细的报告，描述您的模型的设计和实现过程、数据预处理的方式、实验结果分析、模型优化过程等等。
任务要求：
1.参与者需要以英文提交您的任务书，并且要求不少于1200字。
2.数据集和报告需要以电子版方式提交，以便于评审人员了解您的模型和测试结果。
3.所有参与者需要遵守学术诚信规范，不允许抄袭其他人的研究成果，否则不予受理。
4.本任务的评估标准主要包括模型的准确率、召回率、F1值、平均精度均值等，但不限于此。
5.参与者可以使用任何开源工具、框架或者自己编写的程序。
6.本任务的参与者需要在规定的时间内提交所有的资料，否则不予受理。
参考资料：
1.刘挺,朱俊杰,吴建平,等.开放领域中文实体关系抽取[J].计算机研究与发展,2013,50(z2):147-157.
2.刘相志,倪志福,张宏杰,等.基于多特征融合和关系信息利用的中文实体关系抽取[J].南京理工大学学报,2017,41(4):412-420.
3.王婧,文枫林,马文坡,等.基于卷积神经网络的中文关系抽取[J].软件学报,2020,31(7):2109-2127.
4.LiF,LinJ,LuoH,etal.JointExtractionofEntitiesandRelationsBasedonaNovelTaggingScheme[J].IEEEAccess,2020,8:33328-33339.