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自然语言处理导论教学大纲及教案
一、课程简介
本课程旨在介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,
NLP)的基本概念、原理和技术,帮助学生了解和掌握NLP领域的
必威体育精装版进展和应用。本课程将结合理论与实践,培养学生对NLP问
题的分析和解决能力。
二、教学目标
1.了解自然语言处理的定义和研究范围;
2.掌握自然语言处理的常见任务和技术方法;
3.熟悉自然语言处理的应用领域和发展趋势;
4.培养学生的编程能力和实验设计能力。
三、教学内容
第一章:自然语言处理概述
-自然语言处理的定义和基本任务
-自然语言处理的历史发展和应用场景
-自然语言处理的挑战和研究方法
第二章:文本预处理与文本表示
-文本预处理的基本任务和技术方法
-词袋模型和TF-IDF模型
-词向量和文本向量表示方法
第三章:中文分词与词性标注
-中文分词的基本任务和技术方法
-中文分词的评价指标和应用场景
-词性标注的概念和算法
第四章:文本分类和情感分析
-文本分类的基本原理和方法
-情感分析的定义和应用领域
-基于机器研究和深度研究的文本分类方法
第五章:信息抽取和命名实体识别
-信息抽取的任务和方法
-命名实体识别的定义和应用场景
-基于统计和规则的信息抽取方法
第六章:问答系统和对话系统
-问答系统的基本原理和构成要素
-对话系统的定义和挑战
-基于知识库和神经网络的问答系统设计方法
四、教学方法
-授课方式:理论讲解和案例分析相结合
-实践环节:编程实践和小组项目设计
-学生评价:作业和实验报告
五、教学评估
-平时成绩:出勤、课堂参与和作业完成情况
-期中考试:理论知识的考核
-期末项目:结合课程内容进行实际应用设计
六、参考教材
1.《自然语言处理综论》曹晨阳,机械工业出版社
2.《自然语言处理入门》JacobEisenstein,清华大学出版社
3.《Python自然语言处理》皮耶罗-莫迪亚尼,机械工业出版
社
以上为《自然语言处理导论》的教学大纲及教案,仅供参考。
具体教学内容和课程进度会根据实际情况进行调整,欢迎学生们积
极参与讨论和反馈意见。
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