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《自然语言处理》教学大纲
课程名称:自然语言处理课程编号:2311
英文名称:NaturalLanguageProcessing
学时:32学时(理论授课16+实验16) 学分:3学分
开课学期:第6学期
适用专业:数据科学与大数据技术专业
课程类别:理论课
课程性质:选修课
先修课程:高等数学,线性代数,概率论与数理统计,数据结构,算法设计与分析,机器学习
一、课程的性质及任务
《自然语言处理》课程是数据科学与大数据技术专业学生的专业方向与拓展课,是培养大数据技术人才整体知识结构的重要组成部分。
自然语言处理是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要研究方向,是数据科学与大数据技术专业的选修课程。本课程研究用计算机来处理、理解一节运用人类语言(中文),达到人与计算机之间进行有效通讯,是一个包含数学、计算机科学、语言学等多学科交叉的课程。
通过本课程的学习,使学生能够了解自然语言处理技术的发展历程、技术特点和当前的研究现状;能够掌握自然语言处理技术的算法基础,包括常用的机器学习算法;掌握和应用基于统计学习方法的自然语言处理技术;理解和应用基于深度学习的自然语言处理技术。
依据河北工程大学数据科学与大数据技术专业专业培养计划,本课程需要培养学生的能力是:
能够运用数学和自然科学的基本概念、原理和数据科学与大数据技术的专业知识,识别和判断复杂工程问题的关键环节;(毕业要求指标2-1)
能够基于数据科学相关科学原理和数学模型方法正确表达大数据应用领域的复杂工程问题;(毕业要求指标2-2)
掌握大数据工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术,了解影响设计目标和技术方案的各种因素;(毕业要求指标3-1)
能够对采集到的实验数据进行整理、分析和解释,并能通过信息综合、算法设计得出有效结论。(毕业要求指标4-3)
掌握基本的大数据开发环境的配置和应用,熟练掌握软件开发语言(如Python、Java语言等),并能够运用集成开发环境进行复杂程序设计;(毕业要求指标5-1)
二、课程目标与要求
2.1课程目标
1、了解自然语言处理的概念和发展历程,了解其发展现状和发展趋势,掌握自然语言处理必备的知识和技术基础。
2、掌握自然语言处理常见任务的相关理论方法和编程技术,包括中文分词算法,关键词提取算法,词向量技术,文本分类算法,文本信息抽取算法,机器阅读理解算法,文本生成和摘要算法。了解对话系统和当前的相关方法。
3、针对复杂工程问题,能够综合运用所学的自然语言处理算法和实践技能进行问题分析、模型选择与优化,并设计具体方案解决实际问题,对方案进行测试评估。
4、在课程讲解过程中,引入思政环节,提升学生的思政水平,培养学生正确的马列主义观、爱国精神、科学探索精神与工匠精神等。
5、在课程实施过程中,充分锻炼学生的创新精神、创业意识和创新创业能力。
测控电路课程教学大纲
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2.2课程目标与毕业要求对应关系
课程目标
毕业要求二级指标
毕业要求
1
2
3
4
5
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2-1能够运用数学和自然科学的基本概念、原理和数据科学与大数据技术的专业知识,识别和判断复杂工程问题的关键环节。
2.问题分析能力:掌握统计与机器学习的基本方法,能够综合运用数学、自然科学和数据科学的基本原理,对复杂的工程系统,识别问题、描述问题并通过文献研究分析与大数据相关的工程问题,以获得有效结论。
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2-2能够基于数据科学相关科学原理和数学模型方法正确表达大数据应用领域的复杂工程问题。
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3-1掌握大数据工程设计和产品开发全周期、全流程的基本设计/开发方法和技术,了解影响设计目标和技术方案的各种因素。
3.设计/开发解决方案能力:能够设计出大数据应用领域的复杂工程问题的解决方案,具有数据采集、处理、分析、挖掘的能力,并能够在设计环节中体现创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等多维度协同发展因素。
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4-3能够对采集到的实验数据进行整理、分析和解释,并能通过信息综合、算法设计得出有效结论。
4.工程技术研究能力:能够基于数据科学与大数据技术原理并采用科学方法对大数据应用领域的复杂工程问题进行研究,包括设计实验、分析与解释数据、并通过信息综合得到合理有效的结论。
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5-1掌握基本的大数据开发环境的配置和应用,熟练掌握软件开发语言(如Python、Java语言等),并能够运用集成开发环境进行复杂程序设计。
5.使用现代工具能力:能够针对大数据应用领域的复杂工程问题,开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代信息技术工具,包括对大数据应用领域的复杂工程问题的预测与仿真,并能够理解其局限性。
2.3课程目标与培养环节对应矩阵
序号
课程目标
理论教学
课内实验
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