项目框架——NABC模型

一.N(Need需求)

我们组主要的用户对象是第三小组——UI小组的同学们,因此我们的用户需求就是他们的数据需求。

1)提供给UI小组整理好的数据库,和前一组讨论好数据结构。

2)给每一条记录添加合理的标签,既不使数据结构过于麻烦,也不能增加方便UI小组进行查询。

3)作出爬取步骤的UI,方便UI小组知道软件的每个功能,并有助于他们更好的理解我们定义的每个接口和方法。

4)对英文网页做翻译,并以中文的形式存入数据库(暂定采用较好的Google翻译)

5)支持继续向pipeline中输入新内容。

二.A(Approach 做法)

1)对于爬到的数据先进行去噪处理,提取关键信息。(例如问题信息,回答信息,领域关键词)

2)利用所学的sql server数据库的知识,对上一组crawler爬到的数据进行分组聚类,相应的贴上标签。

3)识别英文网页,对其进行中文翻译后再将其存入数据库。

以上提到的做法中主要要解决以下几个技术难点:

1)提取信息是如何准确匹配信息。

2)和前一组爬虫小组(crawler)商量好数据结构,以便于决定好数据提取的形式

3)决定标签如何分配,从而得到一个清晰的分类

4)翻译时除了借用谷歌翻译,还要借鉴其他良好的翻译算法,从而得到最佳的翻译文本

三.B(Benefit 好处)

像前面提到的一样,由于我们组的任务不是具体的面向用户,因此benefit方面就提一下和学长相比的改进:

1)增加了可以根据需要实时添加数据记录的功能

2)数据标签的设计更加贴合实际情况,具体情况具体分析

3)翻译更加贴合中文

四.C(Competitors 竞争)

我们这个层次暂时不存在竞争,因为第一,我们也不知道其他同类系统的这一层面是如何实现的,第二,我认为竞争性的主要体现是表现在学霸组三个分组的综合功能上。

由于做爬虫的小组还没有决定好结束时爬取的网页、问答对、PDF文件、视频文件等的数量,以及抽取信息的数量,因此我们组预估的信息基础是建立在上一届项目的基础上。

上一届的爬虫小组爬到的结果为32万个网页,包括问答对,PDF,美国名校计算机学院网页,其中问答对最多,近28万个。我们计划处理的网页数量应该是在这个数据基础上只增不减吧(具体还要看爬虫小组的实际情况)。

——edited by 柴泽华

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