信息与知识获取——信息检索及信息抽取实验报告（北邮，2021年，大三课程），含实验代码及报告.zip
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简介：
此文档为北京邮电大学2021年大三学生的信息与知识获取课程实验报告，涵盖信息检索和信息抽取的实践内容，并包含相关实验代码。适合于学习自然语言处理、信息检索的学生参考使用。
《信息与知识获取：信息检索与信息抽取》
在当今数字化时代，信息与知识的获取、检索和抽取已经成为人们日常生活和工作的重要组成部分。本实验报告针对北京邮电大学2021年大三学生的“信息与知识获取”课程，深入探讨了信息检索和信息抽取的关键技术和实践应用。
一、信息检索
1. 概念理解：信息检索是通过特定的算法和技术，从海量数据中查找并返回与用户需求相关的信息的过程。它包括查询分析、文档索引、匹配和排序等步骤。
2. 布尔模型：最基础的信息检索模型，利用布尔运算符（AND、OR、NOT）组合关键词来构建查询，实现精确匹配。
3. TF-IDF 模型：基于词频和逆文档频率的权重计算方法，用于评估一个词对于整个文档集合或语料库中的重要性。
4. 文本相似度计算：例如通过余弦相似度等算法比较查询向量与文档向量之间的角度来判断相关性。
5. 搜索引擎架构：包括爬虫（抓取网页）、索引建立（创建文档结构）和查询处理（解析用户输入，返回结果）等多个环节。
二、信息抽取
1. 定义与目标：信息抽取是从非结构化文本中自动提取出有价值的数据，并将其转化为可供进一步分析利用的形式的过程。
2. 抽取技术：包括基于规则的方法、模板匹配以及统计学习方法（如命名实体识别和关系抽取）等，还有深度学习方法（例如Transformer模型）。
3. 命名实体识别(NER)：从文本中提取出专有名词，比如人名、地名或组织机构名称。
4. 关系抽取：确定文本内不同实体之间的关联性信息，如“谁在哪儿工作”、“某人的父亲是谁”等关系类型。
5. 事件抽取：识别并分类描述中的具体事件情况，例如公司上市或者个人获奖的信息。
6. 构建信息抽取系统：通常涉及预处理（如分词、去除停用词）、特征提取、模型训练及后处理(结果整合和验证)等步骤。
三、实验代码与报告
本课程中可能包含有使用Python的自然语言处理库(NLTK或Spacy)进行的信息检索和抽取相关实验的具体实现。所有这些实验都是为了让学生能够亲自体验到技术原理及其应用，从而加深对理论知识的理解。
总结而言，该实验报告不仅涵盖了信息检索的基础理论与方法，并且也介绍了信息抽取的前沿技术领域。通过编写并运行代码，学生可以掌握如何在实际问题中运用相关工具和技术来提升自己处理海量数据的能力，在这个充满挑战的信息爆炸时代保持竞争力。
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