北邮2021大三课程实验报告：信息检索与抽取

资源摘要信息:"该压缩包包含的是北京邮电大学2021级大三学生所完成的信息与知识获取课程中的信息检索和信息抽取实验的代码与实验报告。该课程实验部分旨在教授学生如何从大量数据中检索信息，以及如何从非结构化文本中抽取关键信息。这涉及到了信息检索系统的设计与实现、文本预处理、特征提取、相似度计算、信息抽取技术等众多关键技术。 信息检索是计算机科学中的一个重要领域，它涉及到存储、检索、处理和分析信息的技术。信息检索系统需要能够高效地从数据库、文档库或者其他信息源中找到用户需要的信息。典型的检索系统包括搜索引擎、数据库管理系统、内容管理系统等。 信息抽取则是指从非结构化的文本数据中提取出结构化的信息，例如从新闻报道中提取事件的参与者、地点和时间等。信息抽取技术广泛应用于文本挖掘、数据分析、自然语言处理等领域。它通常包括命名实体识别、关系抽取、事实抽取、摘要生成等任务。 本次实验报告和代码可能涉及了以下几个方面的内容： 1. 文本预处理：包括分词、词性标注、停用词处理等，为后续的信息检索和信息抽取打下基础。 2. 特征提取：从文本中提取有助于检索和抽取的特征，如词频、TF-IDF、词向量等。 3. 相似度计算：学习如何计算文本之间的相似度，例如使用余弦相似度、Jaccard相似度等方法。 4. 检索模型实现：可能包括布尔模型、向量空间模型、概率模型等信息检索模型的实现。 5. 信息抽取技术：涉及具体的抽取算法和模型，如基于规则的方法、基于统计的方法、深度学习方法等。 6. 实验分析：通过实验结果分析所设计模型和算法的性能，包括准确率、召回率、F1分数等评估指标。 在本次实验中，学生们不仅要编写代码实现上述功能，还要撰写实验报告详细记录实验过程、遇到的问题及解决方案、实验结果和分析等。实验报告通常包括引言、理论背景、实验方法、实验结果、结论和展望等部分。通过这样的实验项目，学生们可以更好地理解和掌握信息检索和信息抽取的原理与应用，为未来从事相关工作打下坚实的基础。 此外，实验报告的撰写同样重要，它不仅要求学生准确描述实验过程，而且要求能够对实验结果进行客观的分析和评价，这对于培养学生的研究能力和批判性思维也是非常有帮助的。通过完成这样的课程设计，学生可以在实践中深化对理论知识的理解，提高实际操作技能，为将来解决实际问题做好准备。 请注意，由于提供的信息有限，以上内容是对文件标题、描述和文件名列表进行解读后作出的合理假设，实际文件内容可能有所不同。"