Information-and-Knowledge-Acquisition.md

信息与知识获取

评价1

1. 任课教师: 李蕾
2. 推荐等级: 强烈推荐
3. 授课内容: 信息概率和相关技术，有点偏向NLP
4. 考核方式: 三次大作业
5. 作业情况: 三次大作业：论文；检索系统；信息抽取
6. 成绩情况: 90+
7. 心得体会: 概论性质的课程；大作业可以好好做学一些东西
8. 其他方面: 想过比较轻松

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评价2

1. 推荐等级: 强烈推荐
2. 授课内容: 信息搜索，信息抽取等相关方面的知识
3. 考核方式: 三次大作业，没有期末考试
4. 作业情况:
   • 第一次作业是针对手机当中的一种或多种传感器，做一个调研报告;
   • 第二次大作业是做一个信息检索系统，类似于搜索引擎(需要自己爬取和处理文档; 需要用到数据库的一些知识; 界面展示可选);
   • 第三次作业是一个信息抽取系统，基本要求是能够使用正则表达式对文档进行信息抽取(可以在实验二的基础上完成，所以建议考虑一下文档的选取类型，最好是需要能抽出主题的文档，完成第三个实验会相对比较容易, 比如电影方面的，小说，明星等), 如果有能力的话，也可以用现有的一些模型，例如Bert等NLP模型处理文档，提取内容
5. 成绩情况: 90+
6. 心得体会: 老师给分很好，讲话很温柔! 写大作业的时候可以学习一些其他方面的知识~~

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评价3

1. 推荐等级: 强烈推荐
2. 授课内容: 信息检索，知识抽取等概论性质的内容
3. 考核方式: 三次大作业，第一次成绩占比较小，后两次占总分很多
4. 成绩情况: 90+
5. 心得体会: 老师很好，给分很慷慨

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评价4

1. 推荐等级: 强烈推荐
2. 授课内容: 不知道，没上过课
3. 考核方式: 三次大作业，没有期末考试
4. 作业情况:
   • 第一次：写一篇调研传感器的报告，第二次第三次就是爬虫+nlp+web前端，搞一个搜索+信息抽取网站。（前端非必须）
5. 成绩情况: 90+
6. 心得体会: 给分太慷慨

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评价5

1. 推荐等级: 推荐

2. 授课内容: 信息检索基本概念和经典算法

3. 考核方式: 三次大作业，无卷面考试

4. 作业情况:

   • 第一次：传感器调研；
   • 第二次：信息检索系统；
   • 第三次：信息抽取系统。

   均可以用第三方 NLP 开源解决方案。

5. 成绩情况: 90+

6. 心得体会: 不会占用太多时间，作业较轻量，推荐大家选择。