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1、自然语言处理教学大纲一、课程基本信息课程名称自然语言处理Natural Language Processing课程编码CST522321020开课院部计算机科学与技术学院课程团队自然语言处理教学团队学分2.0课内学时32讲授32实验0上机0|实践0课外学时32适用专业智能科学与技术授课语言中文先修课程机器学习、深度学习基础课程简介 （限选）本课程是智能科学与技术专业的选修课程”自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，它研究能够实现人与 计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法.涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。本课程内容包括自然语言处理的原理和应用。其中自然语言
2、处理原理包括中文分词、词性标注、依存句法分析等。在自然语言处理的 应用主要介绍信息抽取、自动文摘、文本分类、倾向性分析、问答系统、语音识别等的基本理论和实现过程。并且以课程专业知识点为 主，挖抠课程知识点与思政元素的融合点为目标.利用思政案例、使学生在掌握专业知识的同时.培养学生树立正确的价值观和深入理解 社会主义核心价值观等。通过本课程的学习，学生掌握自然语言处理的基本概念、基本原理和自然语言处理的各种应用算法，并运用这些知识和算法解决自然 语言处理领域的实际问题.，This course is an elective course for the major of intelligent
3、science and technology. Natural language processing is an important direction in the field of computer science and artificial intelligence. It studies various theories and methods that can realize effective communication between people and computers in natural language, involving all operations on n
4、atural language by computers.This course includes the principles and applications of natural language processing. Among them, the principle of natural language processing includes Chinese word segmentation, part of speech tagging, dependency parsing, etc. The application of natural language processi
5、ng mainly introduces the basic theory and implementation process of information extraction, automatic summarization, text classification, tendency analysis, question and answer system, speech recognition, etc.Through the study of this course, students imister the basic concepts and principles of nat
6、ural language processing and various application algorithms of natural 1anguage processing, and use these knowledge and algorithms to solvepractical problems in the field of natural language processing.负责人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标0BE毕业要月R指标点任务自选1Ml目标1 : 了解自然语言处理的发展状况、研究内容与应用领域.挈握自然语言处理的基本概念、基本 思想方法，使学生
7、对自然语言处理能从整体上有一个较清晰全面的系统了解，根据用户需求确定设 计目标，将层次化、模块化等设计策略运用于人工智能系统的总体设计。是3. 12M2目标2：使学生掌握自然语言处理的各种应用算法,包括信息抽取、自动文摘、文本分类，并应用于 情感分析、问答系统、语音识别等应用场景中自然语言处理过程的各模块,能够分析自然语言处理 领域的复杂工程问题.为相关实际问题构建可行方案.能够根据对象特征.选择研究路线，设计实 脸方案.是4. 13M3目标3： 了解自然语言处理相关研究与应用的最新进展和发展方向,开阔视野并进行应用，能自主学 习和运用不断出现的新技术、新方法.具有适应社会和人工智能应用领域发
8、展的微力。是12.2三 课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课程目标课内 学时教学方式课外学时课外环节1第1章第1至自然语言处理简介本章重点难点：自然语言处理的任务、自然语言处理的方法。1.1 什么是自然语言处理1.2 自然语言处理的任务1.3 传统的自然语言处理方法传统方法，传统方法的缺点1.4 自然语言处理的深度学习方法深度学习的历史，深度学习和NLP的当前状况，一个简单的深层全连接神经网络5. 了解自然语言处理的国内研究进展Ml2讲授2查资料2第2章第2至中文分词本章重点难点：分词原理、概率语言模型的分词方法.条件随Ml4讲授4课后作业原理与实现机场。2.1 分词原理切分方案，词特
9、征2.2 查找词典算法标准Trie树.三叉Trie树，词典格式2.3 分词算法最长匹配中文分词，概率语言模型的分词方法，新词发现2.4 词性标注除马尔可夫模型,统计数据,整合切分与词性标注.词性序列2.5 机器学习的方法最大燃.条件随机场，有限状态机.地名切分，识别未登录词3第3章第3堂英文文本 分析应用技能本章里点难点：句子切分、词性标注。3.1分词句子切分，识别未登录串，切分边界3-2词性标注3.3 重点词汇3.4 句子时态Ml2讲授2课后作业4笫4章第1章依存文法 分析本章重点难点：句法分析树、中文依存文法，生成依存树。4.1 句法分析树4.2 依存文法中文依存文法.英文依存文法.生成依
10、存树，遍历.机器学习 的方法Ml2讲授2课后作业5笫5章笫5%文档排重本章重点难点：相似度计算、关键词排重。5.1 相似度计算夹角余弦，最长公共子串.同义词替换.地名相似度，企业名相似度5.2 文档排更关键词排至，Simllash ,分布式文档排重Ml3讲授.讨 论3课后作业5.3在搜索引挈中使用文本排重6第6章第6至信息提取本章重点难点：HITS算法、从互联网提取信息。6.1 指代消解6.2 中文关键词提取关键词提取的基本方法，HITS算法应用于关键词提取.从网页 中提取关键词6.3 信息提取提取联系方式.从互联网提取信息.提取地名，输入提示Ml2讲授、讨 论2课后作业7第7章第7亲自动摘要
11、本章至点难点：英文文本摘要、中文文本摘要。7.1 英文文本摘要7.2 中文文本摘要7.3 基于篇童结构的自动摘要7.4 4 Lucene中的动态摘要M23讲授、讨 论3查资料8第8章第8至文本分类本章里点难点：特征提取、贝叶斯文本分类、K均值聚类方 法8.1 特征提取关键词加权法8.2 贝叶斯文本分类朴素贝叶斯,贝叶斯文本分类8.3 支持向量机多级分类，规则方法，网页分类8.4 4文本聚类K均值聚类方法，K均值实现，深入理解DBScan算法，使用 DBScan算法聚类实例M24讲授、讨 论4查资料9第9章第9皇文本领向 性分析本章更点难点：文本情感分析。9.1 情感词库确定词语的褒贬倾向，构建
12、情感词库9.2 文本情感分析M32讲授、讨 论2查资料10第10 章第10童问答系统本章重点难点：问答系统的结构、结构化问句模板、知识库，10.1 问答系统的结构提取问答对，等价问题10.2 问句分析问题类型,句型.业务类型，逻辑表示.结构化问句模板.检 索，问题重写.提取事实，验证答案,无答案的处理10.3 知识库10.4 聊天机器人基于规则的聊天机器人；基于检索的聊天机器人；基于生成的 联天机器人。10.5 自然语言生成M34讲授、讨 论4查资料11第11 章第”章语音处理本章重点难点：基于深度神经网络-隐马尔可夫模型的模型、基 于拼接的语音合成方法、语音转换高斯混合模型法、语音情感 识别
13、。11语音的基本概念语音的物理基砧1。11. 2语音识别语音识别系统的框架；基于高斯混合模型隐马尔可夫模型的模 型；基于深度神经网络隐马尔可夫模型的模型；语音识别的语 言模型；语音识别的解码搜索。11. 3语音合成语音合成系统框架；文本分析流程；基于拼接的语音合成方法；基于参数的语音合成方法。11.4语音增强回声消除；混响抑制；语音降噪。11.5语音转换语音转换基本系统框架；码本映射法；高斯混合模型法；深度 神经网络法。M34讲授、讨 论4查资料11. 6情感语音情感描述；情感维度模型；情感语音的声学特征；语音情感识 别。四、老核方式序号考核环节操作细节总评占比1平时作业1 .知识类章节每至布
14、置2-3道题目2 .成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3 .考核学生对自然语言处理基本知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力。20%2大作业1.针对实际应用场景提出解决方案，能够综合应用多个堂节的知识分析问题，解决问题.2,根据模型建立情况和方案的准确性评分。20%3考勘和课 堂表现点名，随机检查学生上课精神状态、回答问题情况10%4期末考试1 .闭卷考试.成绩采用百分制，卷面成绩总分100分。2 .主要考核学生对自然语言处理基本知识的学提能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力,题型主要有 简答逆、作图腹、分析题、计算题等C5
15、0H五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml平时作业20%A-按时提交作业.基本知识点理解无误.B-按时提交作业，基本知识点理解存在少量错误2Ml考勃和课 堂表现20%A-缺勤2次以内。B-缺勤3次及以上且很少参加课堂讨论.3Ml期末考试60%（见试卷评分标准）4M2平时作业20%A-按时提交作业，基本知识点理解无误。B-按时提交作业，基本知识点理解存在少量错误。5M2大作业20%（见大作业评分标准）6M2考勃和课 堂表现20%A-缺勤2次以内。B-缺勤3次及以上且很少参加课堂讨论.7M2期末考试40%（见试卷评分标准）8M3大作业40%（见大作业评分标准）9M3考勤和课 堂表现20%A-缺勤2次以内。B-缺勤3次及以上且很少参加课堂讨论。10M3期末考试40%（见试卷评分标准）评分等 A. B,(级说明：D, E=90-100, 80-89, 70-79, 60-69,0-59 ； A, B, C, D=90-100,75-89,60-74,0-59 ： A, B, C=90-100, 75-89, 60-74,0-59 ： A, B=80100, 0-79六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书自然语言处理原理与技术实现，罗刚，电子工业出版社，2016, ISBN:9787121286209. （*主教材）