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《自然语言处理综合实践》教学大纲

课程基本情况

课程编号

A***

课程类别

■必修 □选修

学时/学分

2周/2学分



课程名称

（中文）自然语言处理综合实践





（英文）Comprehensive Practice of Natural Language Processing



课程学时

及其分配

课内总学时

课内学时分配

课外学时分配





40

课堂讲课

0

课后复习

0







自学交流

10

课外自学

80







课堂讨论

10

讨论准备

0







实验辅导

0

实验预习

0







课内实验

20

课外实验

80



适用院系

适用专业

仅适用于计算机科学与***/人工***数据科学与大数据技术专业



先修课程

预备知识

机器学习基础实践、机器学习、深度学习综合实践、数据工程综合实践



课程简介

《自然语言处理综合实践》是数据科学与大数据技术专业的综合实践类课程。课程主要结合移动互联网、政府治理、网络安全等领域的行业应用，在先修课程《机器学习基础实践》、《机器学习》、《深度学习综合实践》、《数据工程综合实践》的基础上，学习基于机器学习、深度学习框架的自然语言处理技术，解决情感分析、序列标注等典型的自然语言处理任务。

“Comprehensive practice of natural language processing” is a comprehensive practical course for data science and big data technology majors. The typical natural language processing tasks mainly include sentiment analysis and sequence tagging. The related technologies based on the machine learning and deep learning frameworks for solving the problem of natural language processing under different business scenarios are fully discussed in this course.

课程目标

学生通过本课程的学习，能够深入理解并熟练掌握自然语言处理领域的语料处理、词向量构建、算法选择与优化等技术，具备移动互联网、政府治理、网络安全等不同行业背景下的自然语言处理工程应用能力，为今后更深入地学习和从事相关技术领域工作打下良好的基础。《自然语言处理综合实践》课程在专业人才培养中，对提高学生的能力、素质和形成良好的知识结构都具有重要意义。

课程目标对应的学生知识和能力要求如下：

课程目标1：熟悉自然语言处理领域常见任务及其机器学习、深度学习解决方案，能够熟练掌握自然语言处理一般算法框架，包括语料处理、词向量构建、算法选择与优化；

课程目标2：能够熟练使用Python以及PyTorch、Keras等深度学习框架解决自然语言处理相关任务。

课程目标对毕业要求的支撑关系

毕业要求

毕业要求指标点

达成度

期望值

课程

目标1

课程

目标2



毕业要求2

问题分析

指标点2.3

能够认识到解决大数据相关领域复杂工程问题有多种方案可选择，会采用比较分析方法研究专业文献，寻求可替代的解决方案 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 基本准确回答提问

PPT内容散乱，讲述不清楚，不能准确回答提问



课程达成度标准值

本课程达成度标准值为 0.65 。

教材和主要参考书

教材：

实验指导书：自然语言处理综合实践，2019年12月

2、线上视频资源：

深度学习，吴某某

https://doc.001pp.com/video/BV1gb411j7Bs

用于自然语言处理的深度学习，李某某

https://doc.001pp.com/video/BV1tK4y1s7kT

自然语言处理综合实践实验指导书配套视频

http://list.youku.com/albumlist/show/id_***

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