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文本特征抽取方法的研究的任务书 任务书 一、实验目的 本实验旨在通过探究文本特征抽取方法的研究,让学生在对自然语言处理相关技术有一定了解的基础上,更深入地理解文本特征抽取方法的实现原理和应用场景,掌握常见的文本特征抽取方式,以及利用Python语言实现相关算法的基本技能。 二、实验内容 1.简介文本特征抽取方法的研究 2.介绍常用的文本特征抽取方法,如词袋模型、n-gram模型、TF-IDF模型、词向量模型等,并介绍它们的应用场景和实现原理 3.使用Python语言结合实例详细介绍以上文本特征抽取技术的具体实现步骤 4.结合实例阐述文本特征抽取方法在自然语言处理领域的应用,如情感分析、文本分类、信息检索、机器翻译等方面的应用 5.给出相应的思考题,引导学生思考文本特征抽取方法的应用和改进方向 三、实验安排 1.预计实验时间:2周 2.实验环境:Python编程环境,Anaconda3或以上版本,Jupyternotebook编辑器,Python科学计算相关库(NumPy,Pandas,Scikit-learn) 3.实验要求:基础Python编程能力,熟悉自然语言处理相关技术 4.实验要求:完成本实验当中的实验要求,理解各种文本特征抽取方法的应用场景和实现原理,并能够利用Python语言实现相关算法。 四、考核方式 1.实验报告:要求按照文献研究报告的结构和格式,撰写完整的实验报告,包括实验目的、实验内容、实验过程、实验结果、实验评价、实验总结等,并将实验过程中的代码、实验结果等保存在适当的文件夹中,同时附上实验报告。 2.实验演示:需要查看自己实现的文本特征抽取方法的效果,另外需要演示自己对于特定实验数据的处理能力,演示时间5分钟左右。 3.综合评估:实验报告和实验演示环节,占总分各50%。 五、参考文献 1.《Python自然语言处理》(崔庆才,人民邮电出版社) 2.《文本特征抽取最全总结》(分享人:云悦龙) 3.《ASurveyofTextCategorizationTechniques》(ACMComputingSurveys,1999) 4.《MachineLearninginNLP》(SebastianRuder) 5.《NaturalLanguageProcessingWithPython》(StevenBird,EwanKlein,andEdwardLoper) 6.《Tf-idftermweighting-Acomparisonoftwocomponents》(IrwinKing) 7.《UnderstandingConvolutionalNeuralNetworksforNLP》(DennyBritz) 六、实验计划 第1周 星期|教学内容|教学目标|学时安排 -----|--------|-------|------- 星期一|课程介绍|介绍本课程的内容、目标和安排|1h 星期二|文本特征抽取方法的研究|了解文本特征抽取的实现原理和应用场景|2h 星期三|词袋模型、n-gram模型|学习常见的文本特征抽取方式|2h 星期四|TF-IDF模型|学习常见的文本特征抽取方式|2h 星期五|词向量模型|学习常见的文本特征抽取方式|2h 第2周 星期|教学内容|教学目标|学时安排 -----|--------|-------|------- 星期一|使用Python语言结合实例详细介绍文本特征抽取技术|能够用Python实现各种文本特征抽取技术|4h 星期二|文本特征抽取方法在自然语言处理领域的应用|了解文本特征抽取方法在自然语言处理领域的应用|2h 星期三|文本特征抽取方法的改进和应用|学习如何改进和应用文本特征抽取方法|2h 星期四|思考题讨论|总结整个实验报告,交流思考题,并给出结论|2h 星期五|实验报告和实验演示|报告和演示实验结果|2h 备注:具体的学时安排可根据实际情况适当调整,并提供相关学习资料供学生参考。