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基于文本文献的地学知识图谱系统设计与实现的任务书
任务书
1.任务目的
设计和实现一个基于文本文献的地学知识图谱系统，旨在利用自然语言处理和机器学习技术对地学领域文本文献进行深度挖掘和知识整合，构建出一个覆盖地球物理、地质、地球化学等多个子领域的完整地学知识图谱，为地学领域的科学研究和教育提供支持和帮助。
2.任务内容
（1）文献数据采集：根据任务要求，收集与地学相关的文献数据，包括但不限于科技论文、期刊、专利、书籍等。
（2）文本预处理：对文献数据进行分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等自然语言处理任务，以提取出文本中的实体和关系。
（3）知识抽取：通过机器学习技术，从预处理后的文本中抽取出地学领域的核心概念和关系，并构建出初步的知识图谱。
（4）图谱优化：基于初步构建的知识图谱，通过人工审核和领域专家的参与对其进行优化和拓展，包括增加新的实体和关系，修正错误的链接等。
（5）体系建立：在完成初步构建和优化之后，将有关实体和关系按照一定的体系结构进行归类，构建出完整的地学知识体系。
（6）知识推理：基于完整的地学知识体系，利用知识推理技术，自动推导出未知的实体和关系，并加以验证和证实。
（7）应用评估：根据任务要求设计实验场景和评估指标，对系统的应用效果进行评估和分析。
3.任务进度和要求
（1）项目周期：本项目计划工期为3个月。
（2）数据要求：文献数据需要保证与地学领域相关，并且数据来源可以公开访问。
（3）系统开发环境：系统需要在Python3.x环境下进行开发，需要使用自然语言处理和机器学习相关库。
（4）系统具体要求：
（a）系统需要在可视化界面显示出构建出的知识图谱，以便用户查看和查询。
（b）系统需要支持用户输入关键词或实体，自动检索知识图谱中有关信息，并呈现在界面上。
（c）系统需要支持对知识图谱的实体和关系进行编辑和新增，并保存至数据库中。
（d）系统需要在保证知识推理准确的前提下，具有强大的推理能力。
（5）成果要求：在项目周期内，需要完成文献数据的采集和预处理、知识抽取和知识图谱构建、知识体系建立和知识推理等核心任务，最终成功构建出一个完整的地学知识图谱系统，并进行实验评估。
4.任务奖惩办法
（1）任务完成优秀者将获得一定的奖励，包括加分、奖金等。
（2）任务未按时完成或者完成质量达不到要求的，将提前解散项目，不予奖励。
（3）如出现造假等违反诚信原则的行为，将取消任务奖励，并按照规定进行处理。
5.任务分工
（1）数据采集组：负责采集与地学领域相关的文献数据，并进行初步筛选和去重。
（2）文本预处理组：负责对采集到的文献数据进行自然语言处理，以提取出文本中的实体和关系。
（3）知识抽取组：负责通过机器学习技术，从预处理后的文本中抽取出地学领域的核心概念和关系，并构建出初步的知识图谱。
（4）图谱优化组：负责基于初步构建的知识图谱，通过人工审核和领域专家的参与对其进行优化和拓展，包括增加新的实体和关系，修正错误的链接等。
（5）体系建立组：负责在完成初步构建和优化之后，将有关实体和关系按照一定的体系结构进行归类，构建出完整的地学知识体系。
（6）知识推理组：负责基于完整的地学知识体系，利用知识推理技术，自动推导出未知的实体和关系，并加以验证和证实。
（7）应用评估组：负责根据任务要求设计实验场景和评估指标，对系统的应用效果进行评估和分析。