2021SDU“软件工程应用与实践”项目综述

最新推荐文章于 2022-07-01 12:37:11 发布

SDU_yyw

最新推荐文章于 2022-07-01 12:37:11 发布

阅读量350

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：自然语言处理人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SDU_yyw/article/details/120557802

本文介绍了2021年SDU软件工程应用与实践课题——中文信息抽取，涉及命名实体识别、关系抽取和事件抽取。项目使用DeepDive结合Stanford NLP工具，团队分工对源代码进行分析，一人负责dense包，另一人负责block包。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

2021SC@SDUSC

如标题所见，这是一篇关于我们“软件工程应用与实践”课题小组的项目综述。在这篇博客中，我将介绍我们课题小组选择的课题及其相关背景，提出我对于这个课题的初步认知，并对我们小组对项目源代码的分析工作的分工安排进行讲述。

一、课题项目介绍

课题名称：中文信息抽取

课题描述：输入一段自然语言（中文）文本，抽取出文中的实体及其关联关系。

应用价值：探索针对专业文本的中文信息抽取工具。

方法工具：DeepDive

数据集：中文专业数据集

二、课题背景

目前的人工智能领域中，NLP（Natural Language Process, 自然语言处理）问题一直是极为重要的一个组成部分。人之所以有别于其他动物，很大一部分原因就在于人类有一套完整的语言系统，借助这套语言系统，人们能够与同类进行高效的沟通，从而理解彼此的意图。通过研究NLP问题，我们能够反过头来剖析人类语言体系的内核，开发出一套方法，让机器也能够理解人类的语言，从而掌握人类的一部分“智能”。这，将会是走向强人工智能的一条必经之路。

而我之所以选取这一个课题，原因有二。其一，文本信息抽取属于NLP问题的一个分支。NLP问题是如此庞大，对于一个本科生而言，在基础知识掌握尚不完全的情况下，想要贸贸然地对一个庞大的体系进行学习无疑是难如登天。因此，从文本信息抽取这一个分支出发，甚至是在这个分支中再细化到中文这个领域进行研究，无疑会更适合当前的知识储备情况。其二，中文信息抽取同样是与我们的生活息息相关的知识，我们往往总是在不经意间用到这一项仿佛本能一般的技能。如果我们能够成功对这一项技能加以解析，并传达给计算机让其同样掌握这项技能，那么在未来的生活中，这样的智能机器将很有可能为我们的生活与学习提供巨大的帮助。