一、[材料型]问答题
【学员回忆版】
随着深度学习的广泛应用，现代聊天机器人系统需要大规模的训练数据集才能达到其最佳 性能，而手动收集如此庞大的数据集需要耗费巨大的人力和时间成本。现欲开发一众包信息系统来辅助收集训练数据集，其主要功能是：
(1)用户管理。众包工作者提供角色和标识，并存储在用户表中。
(2)添加问题。在不同情况下接收来自众包工作者和管理员输入的问题：众包工作者输入问题 建议，管理员负责添加初始问题。将问题和问题类别分别进行存储。问题类别说明问题是由众包工作者还是管理员提供的。
(3)答复问题。众包工作者回答或拒绝系统随机展示的5个问题。答复流程是，如果回答问 题则提供答案，如果拒绝问题则提供拒绝原因，如果回答问题数不足5个，继续展示问题， 否则众包工作者提供问题建议。无论是回答还是拒绝，数据都存储在带有不同状态标记的答复表中。
(4)数据服务。根据其它训练平台的请求，为其提供问题、问题类别、回复的数据集。
现采用结构化方法对众包信息系统进行分析与设计，获得如图1所示的上下文数据流图和 图2所示的0层数据流图。
1、【问题1】 (3分)
使 用 说 明 中 的 词 语 ， 给 出 图 1 中 的 实 体 E1~E3 的 名 称。
参考答案：（1）E1:管理员，E2:众包工作者，E3:其他训练平台
解析：根据“管理员负责添加初始问题”，结合初始问题数据流，可以推出E1是管理员；根据“众包工作者回答或拒绝系统随机展示的5个问题”以及问题数据流和回复数据流，可以推出E2是众包工作者；根据“根据其它训练平台的请求，为其提供问题、问题类别、回复的数据集。”以及数据集请求和数据数据流，可以推出E3为其他训练平台。
【学员回忆版】
随着深度学习的广泛应用，现代聊天机器人系统需要大规模的训练数据集才能达到其最佳 性能，而手动收集如此庞大的数据集需要耗费巨大的人力和时间成本。现欲开发一众包信息系统来辅助收集训练数据集，其主要功能是：
(1)用户管理。众包工作者提供角色和标识，并存储在用户表中。
(2)添加问题。在不同情况下接收来自众包工作者和管理员输入的问题：众包工作者输入问题 建议，管理员负责添加初始问题。将问题和问题类别分别进行存储。问题类别说明问题是由众包工作者还是管理员提供的。
(3)答复问题。众包工作者回答或拒绝系统随机展示的5个问题。答复流程是，如果回答问 题则提供答案，如果拒绝问题则提供拒绝原因，如果回答问题数不足5个，继续展示问题， 否则众包工作者提供问题建议。无论是回答还是拒绝，数据都存储在带有不同状态标记的答复表中。
(4)数据服务。根据其它训练平台的请求，为其提供问题、问题类别、回复的数据集。
现采用结构化方法对众包信息系统进行分析与设计，获得如图1所示的上下文数据流图和 图2所示的0层数据流图。
2、【问题2】 ( 4 分 )
使 用 说 明 中 的 词 语 ， 给 出 图 2 中 的 数 据 存 储 D1~D4 的 名 称
参考答案：
（1）D1:用户表，D2:答复表，D3:问题类别表，D4:问题表
解析：根据“众包工作者提供角色和标识，并存储在用户表中”，可以推出D1为用户表;
根据“无论是回答还是拒绝，数据都存储在带有不同状态标记的 答复表中”，可以推出D2是答复表；题干没有提及问题类别所存储的表，但数据流“问题类别”,我们可以推断D3是问题类别表；同理我们也可以推出D4是问题表。
【学员回忆版】
随着深度学习的广泛应用，现代聊天机器人系统需要大规模的训练数据集才能达到其最佳 性能，而手动收集如此庞大的数据集需要耗费巨大的人力和时间成本。现欲开发一众包信息系统来辅助收集训练数据集，其主要功能是：
(1)用户管理。众包工作者提供角色和标识，并存储在用户表中。
(2)添加问题。在不同情况下接收来自众包工作者和管理员输入的问题：众包工作者输入问题 建议，管理员负责添加初始问题。将问题和问题类别分别进行存储。问题类别说明问题是由众包工作者还是管理员提供的。
(3)答复问题。众包工作者回答或拒绝系统随机展示的5个问题。答复流程是，如果回答问 题则提供答案，如果拒绝问题则提供拒绝原因，如果回答问题数不足5个，继续展示问题， 否则众包工作者提供问题建议。无论是回答还是拒绝，数据都存储在带有不同状态标记的答复表中。
(4)数据服务。根据其它训练平台的请求，为其提供问题、问题类别、回复的数据集。
现采用结构化方法对众包信息系统进行分析与设计，获得如图1所示的上下文数据流图和 图2所示的0层数据流图。
3、【问题3】 ( 4 分)
根 据 说 明 和 图 中 术 语 ， 补 充 图 2 中 缺 失 的 数 据 流 及 其 起 点 和 终 点 。
参考答案：E2->P2 问题建议；D2->P2 问题
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