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基于网站语义结构的信息抽取系统的研究与实现的任务书

任务书

一、任务背景

随着万维网的迅速发展和内容的海量增长，如何从网页中快速、准确地提取有用的信息成为了一项重要的任务。信息抽取技术是一种将结构化数据从非结构化或半结构化的文本中提取出来的方法，它可以在不同的应用场景下发挥重要作用，包括搜索引擎、情报收集、企业信息管理等。

在本次课程设计中，我们将利用自然语言处理和机器学习技术，设计和实现一个基于网站语义结构的信息抽取系统。该系统可以从给定的网页链接中提取出指定的信息，并将其进行结构化处理，以方便用户进行数据查询和分析。

二、任务要求

1.对常见的网页标签和语义化标签进行分析和研究，确定网站语义结构的组成要素。

2.设计并实现基于机器学习的信息抽取算法，对指定的网站语义结构进行解析和分析，并完成信息抽取。

3.将抽取到的数据进行结构化处理，存储到数据库中，并提供相应的数据查询和展示功能。

4.完成相应的功能测试和性能测试，对系统的可行性和可用性进行评估。

三、任务分工

1.对网站语义结构的分析和研究，确定组成要素和规则。负责人：XXX，组员：XXX。

2.设计和实现基于机器学习的信息抽取算法。负责人：XXX，组员：XXX。

3.设计和实现数据库的存储和查询模块。负责人：XXX，组员：XXX。

4.进行相应的功能测试和性能测试，并编写测试报告。负责人：XXX，组员：XXX。

四、任务进度

1.第一周：完成网站语义结构的分析和研究，并初步确定信息抽取算法。

2.第二周：完成信息抽取算法的设计和实现。

3.第三周：完成数据库的设计和实现。

4.第四周：完成系统集成和测试，并编写测试报告。

五、参考文献

1.《自然语言处理综述》。

2.《信息抽取：基础、方法和应用》。

3.《机器学习实战》。

4.《Web标准实战：HTML5与CSS3》。