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自然语言处理应用与实践课程大纲

教学目标：

本课程旨在介绍自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称
NLP）领域的基本概念、技术和应用，并提供实践机会，使学生能够
掌握NLP算法与模型的设计与实现，理解其在实际应用中的价值与挑

战。

教学大纲：

一、导论

A.课程介绍

B.NLP的定义与应用领域

C.NLP技术的发展历程

D.NLP的挑战与未来发展方向

二、基础知识与技术

A.语言与语料库

语言的结构与属性1.

语料库的构建与应用2.

B.文本预处理

分词与词性标注1.
停用词过滤与标点符号处理2.

C.语法与句法分析

语法规则与文法分析1.

句法树与依存关系分析2.

D.语义与语义分析

词义消歧与词向量表示1.

句子级情感分析与情感词识别2.

三、NLP算法与模型

A.词嵌入模型

1.Word2Vec模型

2.GloVe模型

B.文本分类算法

朴素贝叶斯分类器1.

支持向量机分类器2.

C.序列标注算法

隐马尔可夫模型1.

条件随机场模型2.
D.机器翻译算法

统计机器翻译模型1.

神经机器翻译模型2.

四、NLP应用领域

A.信息提取与文本挖掘

命名实体识别与关系抽取1.

文本分类与主题模型2.

B.机器翻译与语音识别

在线翻译与实时语音翻译1.

语音识别与语音合成2.

C.问答系统与智能助理

基于规则的问答系统设计1.

基于深度学习的智能助理开发2.

五、实践项目与评估

A.NLP实践项目介绍

B.NLP实践项目的流程与要求

C.NLP实践项目的评估与反馈
六、课程总结与展望

A.课程回顾

B.NLP领域的挑战与机遇

C.学习资源与进一步研究方向

本课程旨在通过理论与实践相结合的方式，培养学生在自然语言处
理领域的核心能力与技术素养。课程教学通过讲授基础概念和原理，
展示典型应用案例以及进行实践项目，旨在帮助学生深入理解自然语

言处理的核心理论与方法，并能够独立进行相关应用的设计与开发。

通过本课程的学习，学生将掌握基本的NLP技术和算法，了解
NLP领域的最新研究进展与应用案例，培养综合分析和解决问题的能
力，为将来在NLP相关领域的学习与研究奠定基础。同时，学生还将
通过实践项目的实施，锻炼团队合作和创新能力，提高问题解决的实

际能力。

该课程适合计算机科学、人工智能、语言学、信息科学等相关专业
的本科生和研究生。无需具备专门的数学基础，但有一定的编程基础

和英语阅读能力会有帮助。

参考教材：

-SpeechandLanguageProcessing:AnIntroductiontoNatural
LanguageProcessing,ComputationalLinguistics,andSpeechRecognition

(DanielJurafskyandJamesH.Martin)
-NaturalLanguageProcessingwithPython:AnalyzingTextwiththe

NaturalLanguageToolkit(StevenBird,EwanKlein,andEdwardLoper)

（以上大纲为虚构内容，仅供参考。实际课程大纲可能根据教学需

求进行调整。）