新工科 课程 自然语言处理
课程封面
自然语言处理
人工智能 人工智能
本课程从自然语言核心问题出发,依次讲解词法分析、句法分析、语义分析,并在各个环节中介绍基于概率统计和深度学习的工具及使用方法。通过学习,学生能掌握自然语言处理的基本概念,具备设计自然语言处理模型、编写自然语言处理相关应用程序的操作能力。课程是从事自然语言处理相关岗位的必修课程,并为学习机器人、及高级人工智能应用等课程做好准备。
课程大纲
    第一章 自然语言概述
    * 本章介绍
    第1节 NLP介绍
    第2节 NLP发展历程
    第3节 NLP知识体系
    第4节 Python自然语言处理
    第5节 实验一:Python文本处理基础
    第6节 本章小结
    第二章 语言模型
    * 本章介绍
    第1节 什么是语言模型
    第2节 MLE极大似然估计
    第3节 数学平滑方法
    第4节 HMM隐马尔可夫模型
    第5节 实验二:使用NLTK库学习语言模型
    第6节 本章小结
    第三章 词法分析
    * 本章介绍
    第1节 分词与词频
    第2节 词性标注
    第3节 命名实体识别
    第4节 关键字词提取
    第5节 实验三:文本关键词提取
    第6节 本章小结
    第四章 句法分析
    * 本章介绍
    第1节 句法结构分析
    第2节 依存结构分析
    第3节 最大熵模型
    第4节 CRF条件随机场模型
    第5节 实验四:基于CRF的句法分析
    第6节 本章小结
    第五章 语义分析
    * 本章介绍
    第1节 语义分析概述
    第2节 词汇级词义分析
    第3节 句子级语义分析
    第4节 篇章级语义分析
    第5节 实验五:基于字典的情感分析
    第6节 本章小结
    第六章 基于深度学习的语言处理方法
    * 本章介绍
    第1节 深度学习基础知识
    第2节 卷积神经网络
    第3节 循环神经网络
    第4节 深度学习模型搭建
    第5节 实验六:使用TensorFlow训练word2vec模型
    第6节 实验七:使用卷积神经网络进行文本分类
    第7节 本章小结
    第七章 自然语言处理案例实战
    * 本章介绍
    第1节 案例概述
    第2节 数据预处理
    第3节 文章内容分析
    第4节 实验八:自然语言处理案例实战
    第5节 本章小结
课件资源
  • 视频数

    138
  • 文档数

    5
  • 题目数

    121
  • 实验数

    8

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