北邮信息与知识获取实验报告：信息检索与抽取

资源摘要信息:"本资源是一个关于信息检索与信息抽取的实验报告及其相关实验代码的压缩包文件，该实验报告及代码由北京邮电大学的大三学生在2021年制作完成，涉及的主题是'信息与知识获取'。实验报告详细记录了学生在进行信息检索与信息抽取实验中的过程、方法和结果。标签中提及的'北邮 nltk'可能指的是实验中使用了自然语言处理工具包（Natural Language Toolkit，NLTK）进行相关技术的实现。'信息检索'和'信息抽取'是信息与知识获取领域的两项关键技术，它们允许系统对大量数据进行有效的搜索和分析，从而提取出有价值的信息。信息检索主要关注如何从非结构化或半结构化的数据集合中找到用户所需的信息，而信息抽取则是在信息检索的基础上进一步对信息进行结构化处理，提取出数据中的关键实体、关系和事件。" 详细知识点如下： 1. 信息与知识获取：这一领域是计算机科学中的一个重要分支，它涉及到如何让计算机系统理解和处理人类语言中的信息，以及如何从大量的信息中提取有用的知识。 2. 信息检索：信息检索是从大量数据中快速找到用户所需信息的过程。这一过程涉及到搜索算法、数据存储、查询处理、结果排序等多个环节。常见的信息检索模型包括布尔模型、向量空间模型、概率模型等。 3. 信息抽取：信息抽取是从非结构化文本中提取结构化信息的过程。结构化信息通常包括命名实体、事件描述、关系等。信息抽取技术可以用于新闻摘要、问答系统、知识图谱构建等应用。 4. 自然语言处理工具包（NLTK）：NLTK是一个用于人类语言数据处理的Python库，它提供了简单易用的接口来处理自然语言数据，包括分词、词性标注、句法分析、语义分析等功能。 5. Python编程语言：Python是一种广泛应用于数据科学、人工智能领域的编程语言，它具有丰富的库和框架，非常适合进行信息检索和信息抽取实验。 6. 实验报告：实验报告是实验活动的书面记录，它通常包括实验目的、实验过程、实验结果和结论。在信息技术领域，实验报告可以帮助读者理解实验设计的合理性、实验过程的正确性以及实验结果的分析和解读。 7. 实验代码：实验代码是实现实验目的和过程的具体程序代码，它可以是用于信息检索的搜索引擎实现，也可以是用于信息抽取的自然语言处理算法。 综上所述，本次分享的实验报告与代码资源，对于学习和研究信息检索与信息抽取技术的开发者和研究人员具有较高的参考价值。通过对报告和代码的详细阅读和分析，可以更好地理解这些技术在实际应用中的实现方法和效果，从而推动相关技术的发展和应用。