少壮工夫老始成。
纸上得来终觉浅，
绝知此事要躬行。
同学们，你们是不是厌倦了“学习是为了考试”的模式？你们是不是有很多想法，却苦于无处实现？你们是不是想到推研和出国联系导师时，已有的研究经历将为自己的申请增色不少？
如果是这样，请你关注我们的“实习生计划”。我们这里有良好的科研实验条件、挑战性的课题、自由的研究氛围、融洽的团队气氛等待着你的加入。
我们在做什么
我们这拥有几乎所有的中文报纸的电子数据。基于海量的新闻数据，我们将构建一个全新的“新闻语义网”；它将为用户提供更准确的新闻搜索，以及智能导航。例如，我们可以很方便的回答多个新闻人物之间的关系；我们可以将新闻的重要要素，例如事件的类别，时间，地点和人物等，回答给用户，而不需要用户阅读新闻本身。这项内容涉及：信息提取技术，文本挖掘，信息检索，语义网等。
同时，我们在构建一种新的数据的存储系统。如你们在课程上所学，目前的大量的数据是存储在关系型数据库系统中，例如IBM DB2，Oracle，MS SQL等等。然而为了使用这些关系数据库，我们需要预先定义模式结构（即表结构）。然而Web上的数据千奇百怪，因而很难提前定义模式。为此人们提出了一种新的数据格式RDF（Resource Description Framework）。如何存储海量的RDF数据，如何在RDF数据上建立索引来提高查询效率。这项内容涉及：数据库和语义网。
你将做什么
如果你加入到我们的实习生计划，你将和这儿的老师和研究生一起，讨论研究问题，参与系统的实现，以及撰写学术论文。你将可以根据你的兴趣，选择一个你喜欢，擅长的方向。我们这老师都有多年海外留学经验，目前已经发表国际期刊/会议十余篇，加入我们，你将学习到如何从事学术研究，提前培养自己的学术能力，这将为你出国申请套词提供的背景。
你们中的优秀者，我们将优先考虑其推免研究生的资格，还有机会获得“王选奖学金”。同时你们如果考虑出国深造，我们将根据你们的表现，提供具体而且的推荐。
课题一：中文智能语义检索引擎
你有听说“Trueknowledge”网站吗？它是目前国际上具有代表性的基于语义数据的Q/A系统。给一个自然语言问题，例如“Who was the president of United States in 1981 ?”, Trueknowledge不是给你一堆不知所云的网页，而是直接告诉你答案（Ronald Reagan和Jimmy Carter，因为81年是美国大选年！）。这就是知识问答系统的魅力所在！这个系统中涉及到自然语言的理解，文本挖掘和海量语义数据的存储和检索算法。
我们正在构建一个海量中文语义智能检索系统，请加入我们吧！
课题二：中文海量语义数据集构建
现在已经成为了数据为王的时代，收集和整理海量语义数据，是构建课题一中文智能检索系统的核心。这里面涉及到网络数据的抓取，语义信息的提取，数据质量的控制等。
联系我们
请将你（不限于计算机专业）的简历以及成绩单发至 邹磊 zoulei@pku.edu.cn。
http://www.icst.pku.edu.cn/intro/leizou/index.html
简历中请你着重叙述如下方面：
1. 以下课程（如果上过）你的掌握情况：编程语言（C/C /Java），数据结构，算法设计，数据库，数据挖掘。
2. 以前的项目经验（如果有）。
3. 数学基础。
4. 你的详细联系方式，包括电话和email，以便我们和你联系。
