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面向社区问答的文本匹配技术研究的任务书
任务书：
一、任务背景
随着互联网技术的发展，越来越多的人开始使用网络来获取信息、解决问题。其中，社区问答平台成为了一种非常受欢迎的网络服务，如知乎、百度知道等。在这些平台上，普通用户可以发布自己的问题，其他用户可以对这些问题进行回答。社区问答平台已经成为了人们获取信息和解决问题的重要渠道之一。
社区问答平台的出现使得人们的问题和答案可以以非常高效的方式得以共享。但是，在海量的问题和答案中，如何找到最相关的内容，仍然是一个非常重要的问题。传统的搜索引擎往往无法满足人们精确率、召回率的需求。因此，本次任务的目标是通过文本匹配技术，来提高社区问答平台的提问和回答的召回率和精度。
二、任务描述
在此次任务中，我们将使用文本匹配技术来提高社区问答平台的提问和回答的召回率和准确率。具体的任务包括以下三个部分：
1.问题匹配
对于一个新的提问，我们需要找到与之最相关的前N个问题。这个过程称作“问题匹配”。为了提高问题匹配的准确率，我们将使用文本匹配技术和向量空间模型来进行问题匹配。
2.答案匹配
对于一个问题，我们需要找到与之最相关的前N个答案。这个过程称作“答案匹配”。为了提高答案匹配的准确率，我们将使用文本匹配技术和向量空间模型来进行答案匹配。
3.评价指标
针对以上两个任务，我们将使用以下三个指标来评估模型的效果：召回率、精确率和F1-score。其中，召回率指模型找到的相关问题或者答案数量与所有相关问题或者答案数量的比值；精确率指模型找到的相关问题或者答案数量与所有被找到的问题或答案数量的比值；F1-score指召回率和精确率的一个加权的平均值。我们希望模型的召回率和精确率都能够达到90%以上，F1-score可以达到85%以上。
三、任务计划
在本次任务中，我们计划按照以下步骤进行：
1.数据收集
我们将从知乎、百度知道等社区问答平台中抽取相关的问题、回答和评价数据。其中，要求数据来源具有代表性，包含不同领域、不同层次的问题和回答。收集的数据需要进行数据清洗和预处理。
2.模型设计与实现
我们将设计并实现两个基于文本匹配的算法，分别用于问题匹配和答案匹配。我们将会使用TF-IDF、词向量等多种技术来对文本进行表示。在模型的训练与调参过程中，我们可以尝试使用深度学习模型如CNN、LSTM等对文本进行编码来达到更好的效果。
3.模型评估
使用从社区问答平台上抓取的问答数据，我们将使用我们所实现的两个模型对问题和答案进行匹配，同时按照以上三个评价指标来评估模型的效果。
四、任务要求
1.最后提交的任务报告必须包括以下内容：任务介绍、数据收集、模型设计与实现、模型评估，训练和测试的代码。
2.任务的最终目标是实现在社区问答平台中提问和答案的智能匹配。因此，针对问题和答案的匹配精度和召回率都必须达到90%以上。同时，F1-score需要达到85%以上。
3.分工明确，团队成员之间需要合作完成任务，保证任务的顺利进行。
4.任务周期为半年时间，根据实际情况进行调整。
五、结束语
本次任务要求团队成员具备扎实的机器学习和NLP技术，理论与实践结合以及团队合作能力。相信在互相协作下，能够通过本次任务取得优异成就！