自然语言处理(专业选修)

学分:2.0

课程简介

本课程是一门关于自然语言处理的基本概念、理论方法与最新研究进展的课程,重点介绍基于统计机器学习方法的自然语言处理技术。课程内容包括单词表征与词嵌入、语言模型、自动分词、命名实体识别与词性标注、文本分类与情感分析、机器翻译、信息检索与问答、口语信息处理与人机对话等。

前置知识涉及的课程

往年经验

教材以老师上课ppt为主。课程主要介绍的是传统的自然语言处理技术,包括词性、句法、语义等最基本的东西,想要了解最新的深度自然语言处理技术如Transformer, BERT的同学可能要失望了。课程没有课后作业,有期末考试(占比70%,闭卷,都是ppt上讲的内容,可以带一张A4小抄),以及一个阅读报告(占比20%,比较水,要求是读一篇NLP相关的论文然后翻译成中文写一篇3000字以上的报告,复现有加分),和10%的出勤。我平常上课都没怎么去,课程报告也就马马虎虎翻译了一下,就期末考试前通览了一遍PPT,从评课社区上扒了个小抄,最后得分还不错。

与后续课程的联系

这门课程可以让你了解最基本的语言学知识,对于之后打算从事NLP相关研究的同学还是很有帮助的。

目录

自然语言处理教学大纲

语言模型

词性标注

句法剖析

向量语义

词汇语义

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