智能科学与技术-自然语言处理—课程大纲—程六平.docVIP

课 程 大 纲 《自然语言处理（NLP）》课程大纲 一、课程基本信息 适应对象：智能科学与技术 课程代码：042714083 学时分配：理论32，实践16 学 分：3 先修课程：python程序设计、数据分析与可视化、机器学习 后续课程：图像语义分析、计算机视觉、生物特征识别理论与应用 二、课程目标 《自然语言处理（NLP）》是一门专业核心课程。课程容融 语言学、计算机 科学、 数学于一体。课程内容包括绪论、语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与文本聚类、文本情感分析、NLP中的深度学习技术、智能问答系统，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现垃圾短信分类。 课程目标1：通过学习，掌握自然语言处理的基本流程、基本知识和基本性质。通过案例实践掌握对完成自然语言处理任务所必须的各项技能。（强支撑毕业要求3-2） 课程目标2：通过学习，认识自然语言处理的建模和算法过程，并学会运用现代信息技术获取相关信息以及解决自然语言处理问题的方法等。（中支撑毕业要求4-1） 课程目标3：通过学习，养成良好的自主学习习惯，具有吃苦耐劳的态度；在学习交流中能表现出团队协作能力。（中支撑毕业要求9-2） 课程目标4：能够就自然语言处理相关的专业问题，通过设计报告、PPT、图表、图纸等方式归纳和陈述自己的观点，回应质疑，理解与社会公众与业界同行交流的差异性。（中支撑毕业要求10-1） 三、课程目标与毕业要求的对应关系 毕业要求 毕业要求指标点 课程目标 指标点权重 3.设计方案 3.2掌握自然语言处理的基本流程、基本知识和基本性质。通过案例实践掌握对完成自然语言处理任务所必须的各项技能力。 课程目标1 0.4 4.研究 4.1认识自然语言处理的建模和算法过程，并学会运用现代信息技术获取相关信息以及解决自然语言处理问题的方法等。 课程目标2 0.2 9.团队 9.2 具有在团队中独立或合作开展工作的意愿和能力，以团队成员或负责人的角色，能够组织、协调与指挥团队开展工作。 课程目标3 0.2 10.沟通 10.1能够就智能科学与技术及相关领域的专业问题，通过口头、书面、图表、图纸等方式归纳和陈述自己的观点，回应质疑，理解与社会公众与业界同行交流的差异性。 课程目标4 0.2 四、课程内容及安排 第一章 绪论（ 2学时） 【教学内容】 1.自然语言处理的概念、发展历程与应用场景。 2.自然语言处理的流程。 3.Windows系统下Anaconda安装。 4.Jupyter Notebook和Spyder的常用功能。 【重点】 1.自然语言处理的概念、发展历程与应用场景。 2.自然语言处理的流程。 3.Jupyter Notebook和Spyder的常用功能 【难点】 自然语言处理的流程 【分析思考讨论题】 1.Python语言用于自然语言处理有哪些优势？ 2.人与机器可以对话么？ 【习题】 1.自然语言处理的完整流程是怎样的？ 2.自然语言处理的能够应用在那些场景？ 3.Jupyter Notebook的哪些优缺点？ 第二章 语料库（ 4学时） 【教学内容】 1.语料库的基本概念和用途 2.语料库的种类和构建原则。 3.NLTK库的安装步骤。 4.NLTK库的常用函数。 5.语料库的获取方法。 6.语料库的构建方法。 7.语料库的分析方法。 【重点】 1.NLTK库的常用函数。 2.语料库的获取方法。 3.语料库的构建方法。 4.语料库的构建方法。 【难点】 1.语料库的构建方法。 2.语料库的分析方法。 【分析思考讨论题】 1.语料库由什么组成？ 2.如何NLTK有哪些常用函数？ 3.如何分析语料库？ 【习题】 1.如何获取在线语料库？ 2.如何创建一部小说的语料库？ 第三章 正则表达式（ 6学时） 【教学内容】 1.正则表达式的基本概念和用途。 2.正则表达式的常用函数。 3.正则表达式的元字符。 4.正则表达式的应用。 【重点】 1.正则表达式的常用函数。 2.正则表达式的元字符。 3.正则表达式的应用。 【难点】 1.正则表达式的元字符。 2.正则表达式的应用. 【分析思考讨论题】 1.如何提取人名？ 2.如何提取电话号码？ 3.如何提取网站的网址？ 【习题】 1.正则表达式有哪些用途？ 2.哪些元字符能匹配数字？ 3.为什么特殊字符需要转义？ 第四章 中文分词技术（ 4学时） 【教学内容】 1.中文分词的基本概念。 2.基于规则分词的基本概念和常用方法。 3.基于统计分词的基本概念。 4.n元语法模型和隐马尔可夫模型基本原理。 5.中文分词工具jieba库的使用方法。 6.基于隐马尔可夫模型分词的实现方法。 7.基于jieba分词的实现方法。 【重点】 1.基