隨著深度學習的廣泛應用，現代聊天機器人系統(tǒng)需要大規(guī)模的訓練數據集才能達到其最佳性能，而手動收集如此龐大的數據集需要耗費巨大的人力和時間成本?，F欲開發(fā)一眾包信息系統(tǒng)來輔助收集訓練數據集，其主要功能是:
(1)用戶管理。眾包工作者提供角色和標識，并存儲在用戶表中。
(2)添加問題。在不同情況下接收來自眾包工作者和管理員輸入的問題:眾包工作者輸入問題建議，管理員負責添加初始問題。將問題和問題類別分別進行存儲。問題類別說明問題是由眾包工作者還是管理員提供的。
(3)答復問題。眾包工作者回答或拒絕系統(tǒng)隨機展示的5個問題。答復流程是，如果回答問題則提供答案，如果拒絕問題則提供拒絕原因，如果回答問題數不足5個，繼續(xù)展示問題，否則眾包工作者提供問題建議。無論是回答還是拒絕，數據都存儲在帶有不同狀態(tài)標記的答復表中。
(4)數據服務。根據其它訓練平臺的請求，為其提供問題、問題類別、回復的數據集。
現采用結構化方法對眾包信息系統(tǒng)進行分析與設計，獲得如圖1所示的上下文數據流圖和圖2所示的0層數據流圖。

圖1 - 上下文數據流圖

圖2 - 0層數據流圖
【問題1】(3分)
使用說明中的詞語，給出圖1中的實體E1~E3的名稱。
【問題2】(4分)
使用說明中的詞語，給出圖2中的數據存儲D1~D4的名稱
【問題3】(4分)
根據說明和圖中術語，補充圖2中缺失的數據流及其起點和終點。
【問題4】(4分)
什么是分層數據流圖中父圖與子圖的平衡?如何保持。