自然语言处理冯建周课件(一)
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自然语言处理课件 chap_01
18
定义1-3: 语音学(phonetics) 研究人类发音特点，特别是语音发音特点,并 提出各种语音描述、分类和转写方法的科学。
包括: (1)发音语音学(articulatory phonetics)，研究发 音器官如何产生语音； (2)声学语音学(acoustic phonetics)，研究口耳 之间传递语音的物理属性； (3) 听觉语音学(auditory phonetics)，研究人通 过耳、听觉神经和大脑对语音的知觉反应。
自然语言指人类社会发展过程中自然产生的语 言, 而不是人为编造的语言,如程序语言等。
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
16
定义1-2: 语言学(linguistics) 语言学是指对语言的科学研究。
-戴维•克里斯特尔,《现代语言学词典》,1997
研究语言的本质、结构和发展规律的科学。
2018/9/19
1.2 基本概念
28
汉语已经不再只是中国人自己使用和 关注的语言，不管外国人喜欢她还是 讨厌她，但没有人敢藐视她！针对汉 语的处理技术早已成为国际学术界和 企业界共同关注的问题，汉英两大强 势语言的自动翻译问题则是人类语言 技术中最具挑战的研究课题。
自然语言理解初步
2018/9/19
自然语言理解初步
2018/9/19
5
2018/9/19
1.2 基本概念
21
关于图灵测试仍有争议
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
22
定义1-5: 自然语言处理(NLP)
NLP为研究在人与人交际中以及在人与计算机 交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要 研制表示语言能力(linguistic competence)和语言 应用(linguistic performance)的模型，建立计算框 架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不 断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型 设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测 技术。
定义1-3: 语音学(phonetics) 研究人类发音特点，特别是语音发音特点,并 提出各种语音描述、分类和转写方法的科学。
包括: (1)发音语音学(articulatory phonetics)，研究发 音器官如何产生语音； (2)声学语音学(acoustic phonetics)，研究口耳 之间传递语音的物理属性； (3) 听觉语音学(auditory phonetics)，研究人通 过耳、听觉神经和大脑对语音的知觉反应。
自然语言指人类社会发展过程中自然产生的语 言, 而不是人为编造的语言,如程序语言等。
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
16
定义1-2: 语言学(linguistics) 语言学是指对语言的科学研究。
-戴维•克里斯特尔,《现代语言学词典》,1997
研究语言的本质、结构和发展规律的科学。
2018/9/19
1.2 基本概念
28
汉语已经不再只是中国人自己使用和 关注的语言，不管外国人喜欢她还是 讨厌她，但没有人敢藐视她！针对汉 语的处理技术早已成为国际学术界和 企业界共同关注的问题，汉英两大强 势语言的自动翻译问题则是人类语言 技术中最具挑战的研究课题。
自然语言理解初步
2018/9/19
自然语言理解初步
2018/9/19
5
2018/9/19
1.2 基本概念
21
关于图灵测试仍有争议
自然语言理解初步
2018/9/19
1.2 基本概念
22
定义1-5: 自然语言处理(NLP)
NLP为研究在人与人交际中以及在人与计算机 交际中的语言问题的一门学科。自然语言处理要 研制表示语言能力(linguistic competence)和语言 应用(linguistic performance)的模型，建立计算框 架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不 断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型 设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测 技术。
《自然语言处理》课件
自然语言处理
自然语言处理是指将人类语言转换为计算机语言，从而让计算机能够理解、 学习、翻译和生成人类语言。这是人工智能领域中最具挑战性和最前沿的研 究方向之一。
自然语言处理的应用领域
智能客服
让语音或文本聊天机器人代替 人类客服工作，帮助用户快速 查询和解决问题。
语音助手
智能语音助手能够协同多个硬 件设备，为用户提供便捷的日 常操作和查询。
2
歧义理解
同一段话在不同语境下可以产生不同含义，自然语言处理中如何理解歧义是非常 具有挑战性的。
3
语言差异
语言的表达方式、文化、历史背景等都会影响理解和生成文本的方式，使得自然 语言处理受到语言差异的限制。
自然语言处理的发展现状
智能家居
借助自然语言处理技术，让用 户轻松地控制家居设备，实现 自然语言处理中最难的一步。
语义分析
从文本中提取有用信息、知识和数据。包括 实体识别、关系提取、文本分类和情感分析。
语音识别
将语音信号转换成可处理的文本表示，为语 音助手和智能客服提供支持。
自然语言处理的挑战和难点
1
多语言处理
自然语言处理需要处理大量不同语言的语音和文本，且不同国家和地区间的表达 方式也存在不同之处。
医疗健康
自然语言处理可以帮助医生理 解和分析语音和文本信息，辅 助医学诊断和治疗，提高医疗 质量和效率。
虚拟助理
自然语言处理可以使语音和文 本通讯更加方便、智能、自然。 用户可以用自然语言与虚拟助 理进行交互。
自然语言处理的前景和趋势
1 个性化处理
根据用户的语言特点、 兴趣偏好和习惯等，实 现自然语言内容和体验 的个性化处理和优化。
2 深度学习
自然语言处理将会进一 步推动深度学习技术发 展，达到更高效、精确 和智能的处理效果。
自然语言处理是指将人类语言转换为计算机语言，从而让计算机能够理解、 学习、翻译和生成人类语言。这是人工智能领域中最具挑战性和最前沿的研 究方向之一。
自然语言处理的应用领域
智能客服
让语音或文本聊天机器人代替 人类客服工作，帮助用户快速 查询和解决问题。
语音助手
智能语音助手能够协同多个硬 件设备，为用户提供便捷的日 常操作和查询。
2
歧义理解
同一段话在不同语境下可以产生不同含义，自然语言处理中如何理解歧义是非常 具有挑战性的。
3
语言差异
语言的表达方式、文化、历史背景等都会影响理解和生成文本的方式，使得自然 语言处理受到语言差异的限制。
自然语言处理的发展现状
智能家居
借助自然语言处理技术，让用 户轻松地控制家居设备，实现 自然语言处理中最难的一步。
语义分析
从文本中提取有用信息、知识和数据。包括 实体识别、关系提取、文本分类和情感分析。
语音识别
将语音信号转换成可处理的文本表示，为语 音助手和智能客服提供支持。
自然语言处理的挑战和难点
1
多语言处理
自然语言处理需要处理大量不同语言的语音和文本，且不同国家和地区间的表达 方式也存在不同之处。
医疗健康
自然语言处理可以帮助医生理 解和分析语音和文本信息，辅 助医学诊断和治疗，提高医疗 质量和效率。
虚拟助理
自然语言处理可以使语音和文 本通讯更加方便、智能、自然。 用户可以用自然语言与虚拟助 理进行交互。
自然语言处理的前景和趋势
1 个性化处理
根据用户的语言特点、 兴趣偏好和习惯等，实 现自然语言内容和体验 的个性化处理和优化。
2 深度学习
自然语言处理将会进一 步推动深度学习技术发 展，达到更高效、精确 和智能的处理效果。
第13章理解单元自然语言处理课件
有时候先说这样一个成份，后面说另外一个成份，但是，在另外一种语言中，这些语言 成分的顺序可能是完全相反的。
17
2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
5
17
2 机器翻译发展历程
➢ 基于规则的翻译，翻译知识来自人类专家。
➢ 大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。
➢ 神经网络翻译近年来迅速崛起。相比统计机器翻译而言，神经网络翻译从模型上来说相对简单，它
11.3 NLP常见任务
1
分词
2
词编码
3
自动文摘
4
实体及实体关系识别
5
文本分类
1 分词
➢ 由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法区分一个文本有哪 些词，所以要进行分词。
➢ 目前分词常用的方法有两种： ① 基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表 ② 基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
9
2 词编码
➢ 把词转换成计算机能理解的方式，即词编码。 ➢ 现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。
One-hot表示
• 一个词用一个维度表示
bago个文档的向量
Bi-gram和N-gram（语言模型） • 考虑了词的顺序，用词组合表示一个词的向量
13.4.4 信息提取
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息， 起初用于定位自然语言文档中的特定信息，属于自然语 言处理的一个子领域。 随着网页文本信息的急剧增长，越来越多的人投入到信 息提取(IE)领域的研究。
13.4.5 情感分析
文本情感分析：又称意见挖掘、倾向性分析等。简单 而言，是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处 理、归纳和推理的过程。
5
《自然语言处理》课件
过拟合问题
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
自然语言处理汇报ppt课件
例如 “你好啊”与“你好”的编辑距离为1-1/3=0.667。
问句相似度常见计算方法--语义相似度
设两个问句 A 和 B，A 包含的词为 w11 ， w12 ，…， w1n， B 包含 的词为 w21 ，w22 ，…，w2m，则词语 w1i( 1≤i≤n) 和 w2j ( 1≤j≤m) 之间的相似度表示为 sim( w1i， w2j ) 。问句 A 和 B 之间的语义 相似度可以根据下面公式计算:
未来的方向--Syntaxnet
SyntaxNet 是一个框架，他是许多NLU系统中的关键组件。在这个系统中输入 一个句子，他会自动给句子中的每一个单词 打上POS（part-of-Speech）标 签，用来描述这些词的句法功能，并在依存句法树中呈现。这些句法关系直 接涉及句子的潜在含义。
在这个结构中，Alice和Bob被编码为名词，Saw是动词。动词saw 是句子的根， Alice是saw的主语，Bob是直接宾语（dobj）。
特定领域问答系统问句相似度计算方法
汇报人：
问句相似度常见计算方法--词形相似度
词形相似度反映两个问句中词语在形态上的相似程度，用两个问句中含有的 共同词的个数来衡量。用wordSim(A，B)表示问句A和B的词形相似度
其中:same(A，B)表示A和B中共同词的个数，当一个单词在A、B中出现的次数不 同时，以出现次数少的计数;len(A)和len(B)分别表示A和B中词的个数似度
句长相似度反映两个问句在长度形态上的相似程度。用LenSim( A，B) 表示 问句 A 和 B 的句长相似度，计算式如下:
其中，abs 表示绝对值
问句相似度常见计算方法--编辑距离相似度
编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所 需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符， 插入一个字符，删除一个字符。
问句相似度常见计算方法--语义相似度
设两个问句 A 和 B，A 包含的词为 w11 ， w12 ，…， w1n， B 包含 的词为 w21 ，w22 ，…，w2m，则词语 w1i( 1≤i≤n) 和 w2j ( 1≤j≤m) 之间的相似度表示为 sim( w1i， w2j ) 。问句 A 和 B 之间的语义 相似度可以根据下面公式计算:
未来的方向--Syntaxnet
SyntaxNet 是一个框架，他是许多NLU系统中的关键组件。在这个系统中输入 一个句子，他会自动给句子中的每一个单词 打上POS（part-of-Speech）标 签，用来描述这些词的句法功能，并在依存句法树中呈现。这些句法关系直 接涉及句子的潜在含义。
在这个结构中，Alice和Bob被编码为名词，Saw是动词。动词saw 是句子的根， Alice是saw的主语，Bob是直接宾语（dobj）。
特定领域问答系统问句相似度计算方法
汇报人：
问句相似度常见计算方法--词形相似度
词形相似度反映两个问句中词语在形态上的相似程度，用两个问句中含有的 共同词的个数来衡量。用wordSim(A，B)表示问句A和B的词形相似度
其中:same(A，B)表示A和B中共同词的个数，当一个单词在A、B中出现的次数不 同时，以出现次数少的计数;len(A)和len(B)分别表示A和B中词的个数似度
句长相似度反映两个问句在长度形态上的相似程度。用LenSim( A，B) 表示 问句 A 和 B 的句长相似度，计算式如下:
其中，abs 表示绝对值
问句相似度常见计算方法--编辑距离相似度
编辑距离，又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所 需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符， 插入一个字符，删除一个字符。
NLP课件(自然语言处理课件)ppt
自然语言处理是一种人工智能技术 自然语言处理主要研究如何让计算机理解和生成自然语言 自然语言处理技术可以应用于语音识别、文本生成、机器翻译等领域 自然语言处理技术对于人机交互、智能客服等方面有着重要的应用价值
早期：语言学、计算机科学和人 工智能的结合
1990年代：NLP研究开始繁荣， 应用范围扩大
语言文本
自然语言理解：让计算机能 够理解人类语言的含义，实
现人机交互
目的：使计算机能够理解和 处理人类语言
定义：对自然语言文本进行 处理、分析和理解的过程
应用领域：搜索引擎、机器 翻译、情感分析、智能客服
等
中文自然语言处理的特点： 语言文字的复杂性、多义性、
歧义性等
定义：将中文文 本分割成单独的 词语
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
1950年代：出现首批NLP相关研 究
2000年代至今：深度学习引领 NLP发展，取得突破性成果
机器翻译 语音识别 文本分类 信息检索
语言模型：建立语言模型， 对文本进行分类、聚类等操 作
基础理论：语言学、计算机 科学、数学等学科交叉的研 究
自然语言生成：让计算机自 动生成符合语法规则的自然
NLTK库的应用领 域
NLTK库的未来发 展
SpaCy库是什么？ SpaCy库在自然语言处理中的优势 SpaCy库的主要功能 SpaCy库的使用场景和案例
介绍StanfordNLP库 展示代码示例 讲解应用场景 演示效果及优势
介绍Hugging Face Transformer s 库 讲解其在自然语言处理中的优势 举例说明其在具体任务中的应用 总结其在实际应用中的重要性
结果展示：将分析结果以图表、报告等形式展示给用户，以便用户能 够直观地了解舆情分析的情况。
自然语言处理介绍课件
深度学习技术可以提高自然语言处 理的准确性和效率，降低人工成本。
深度学习技术可以处理大规模数据， 提高自然语言处理的性能。
深度学习技术可以应用于各种自然语 言处理任务，如文本生成、问答系统 等。
跨语言处理
跨语言翻译：实现不同语 言之间的自动翻译
跨语言信息检索：从多种 语言中检索相关信息
跨语言情感分析：分析不 同语言中的情感表达
演讲人
目录
01. 自然语言处理的概念 02. 自然语言处理的技术 03. 自然语言处理的挑战 04. 自然语言处理的未来发展
自然语言的定义
自然语言是人 类交流的主要 工具
01
自然语言处理 是指让计算机 理解、解释和 生成自然语言
03
02
自然语言具有 多样性和复杂 性
04
自然语言处理 是人工智能领 域的重要分支
场景进行专门处理
语言演化：语言随着 时间的推移不断演化， 需要不断更新处理模
型
歧义性
01
词语的多义性： 同一个词语在不 同语境下可能有
不同的含义
02
句子结构的复杂 性：句子结构复 杂，难以准确理
解其含义
03
语境依赖性：自 然语言理解需要 结合上下文才能
准确理解
04
语言多样性：不 同语言之间的差 异给自然语言处
02 句法分析的目的是理解句 子的结构和意义
03 句法分析的方法包括：基 于规则的句法分析、基于 统计的句法分析和基于深 度学习的句法分析
04 句法分析的应用包括：机 器翻译、信息检索、问答 系统等
语义分析
词义消歧：消除歧义，确定词义
语义角色标注：识别句子中词语 的语义角色
语义相似度计算：计算词语、句 子或文档之间的语义相似度
自然语言处理ppt课件
K-Means主要有两个最重大的缺陷——都和初始值有关：
（1）K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估 计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分 成多少个类别才最合适。（ISODATA算法通过类的自动 合并和分裂，得到较为合理的类型数目K） （2）K-Means算法需要用初始随机种子点，这个随机 种子点太重要，不同的随机种子点可能会得到完全不 同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题， 它可以有效地选择初始点）
3
爬虫的数据处理： 新闻类的网页一般放在Doc下，获取新闻的标 题，正文，时间来源，正文，责任编辑，评 论数。
4
5
6
K-Means算法
在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，主要用来计算数据的聚集问 题，方法是不断地取离种子点最近的均值。
问题引入：在下图的左边有一些点，我们用 肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么 通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是 就有了K-Means算法。
11
4）然后重复第2）和第3）步，直到种子点没 有移动（我们可以看到图中的第四步上面的 种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了 D，E）。
12
求点群中心的算法
一般来说，求点群中心点的算法最简单的是使 用各个点的 X 或 Y 坐标的平均值。其实还有另 外三个求中心点的的公式：
1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值， 可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。
13
2）Euclidean Distance公式——也就是第一个 公式λ=2的情况
3）CityBlock Distance公式——也就是第一个 公式λ=1的情况
（1）K是事先给定的，这个K值的选定是非常难以估 计的。很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分 成多少个类别才最合适。（ISODATA算法通过类的自动 合并和分裂，得到较为合理的类型数目K） （2）K-Means算法需要用初始随机种子点，这个随机 种子点太重要，不同的随机种子点可能会得到完全不 同的结果。（K-Means++算法可以用来解决这个问题， 它可以有效地选择初始点）
3
爬虫的数据处理： 新闻类的网页一般放在Doc下，获取新闻的标 题，正文，时间来源，正文，责任编辑，评 论数。
4
5
6
K-Means算法
在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，主要用来计算数据的聚集问 题，方法是不断地取离种子点最近的均值。
问题引入：在下图的左边有一些点，我们用 肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么 通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是 就有了K-Means算法。
11
4）然后重复第2）和第3）步，直到种子点没 有移动（我们可以看到图中的第四步上面的 种子点聚合了A，B，C，下面的种子点聚合了 D，E）。
12
求点群中心的算法
一般来说，求点群中心点的算法最简单的是使 用各个点的 X 或 Y 坐标的平均值。其实还有另 外三个求中心点的的公式：
1）Minkowski Distance公式——λ可以随意取值， 可以是负数，也可以是正数，或是无穷大。
13
2）Euclidean Distance公式——也就是第一个 公式λ=2的情况
3）CityBlock Distance公式——也就是第一个 公式λ=1的情况
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自然语言处理冯建周课件(一)
自然语言处理课件
一、教学内容
•自然语言处理的概念和实际应用
•自然语言处理的基本原理和技术
•自然语言处理中常用的算法和模型
二、教学准备
•讲义和课件的制作
•笔记本电脑及投影仪的准备
•实例数据和代码的准备
三、教学目标
•了解自然语言处理的基本概念和应用领域
•掌握自然语言处理的基本原理和技术
•熟悉自然语言处理中常用的算法和模型
四、设计说明
本课程主要采用讲解和示例相结合的方式，通过实例演示具体的
自然语言处理技术和方法，并提供相关代码进行实践操作。
五、教学过程
1. 导入引言
•介绍自然语言处理的背景和重要性，引发学生对该课程的兴趣。
2. 自然语言处理概述
•解释什么是自然语言处理，以及自然语言处理的应用领域。
•介绍自然语言处理的基本任务，如文本分类、情感分析等。
3. 自然语言处理原理和技术
•讲解自然语言处理的基本原理，如分词、词性标注、句法分析等。
•介绍自然语言处理中常用的技术和方法，如机器学习、深度学习等。
4. 自然语言处理算法和模型
•介绍自然语言处理中常用的算法和模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
•演示算法和模型的实际应用，并进行讲解和讨论。
5. 课程总结与提问
•对本节课程进行总结，强调重点和难点。
•提出问题，鼓励学生思考和互动。
六、课后反思
在本节课中，教学内容与教学目标基本对应，教学过程中采用了多种形式的教学方法，学生的参与度较高，达到了预期效果。
但在讲解算法和模型时，使用了较多的专业术语，导致部分学生理解困难。
下次教学可以适当增加实例演示的时间，并且加强与学生的互动，帮助学生更好地理解和掌握课程内容。
自然语言处理课件
一、教学内容
•自然语言处理的概念和实际应用
•自然语言处理的基本原理和技术
•自然语言处理中常用的算法和模型
二、教学准备
•讲义和课件的制作
•笔记本电脑及投影仪的准备
•实例数据和代码的准备
三、教学目标
•了解自然语言处理的基本概念和应用领域
•掌握自然语言处理的基本原理和技术
•熟悉自然语言处理中常用的算法和模型
四、设计说明
本课程主要采用讲解和示例相结合的方式，通过实例演示具体的
自然语言处理技术和方法，并提供相关代码进行实践操作。
五、教学过程
1. 导入引言
•介绍自然语言处理的背景和重要性，引发学生对该课程的兴趣。
2. 自然语言处理概述
•解释什么是自然语言处理，以及自然语言处理的应用领域。
•介绍自然语言处理的基本任务，如文本分类、情感分析等。
3. 自然语言处理原理和技术
•讲解自然语言处理的基本原理，如分词、词性标注、句法分析等。
•通过示例演示原理的具体应用。
4. 自然语言处理算法和模型
•介绍自然语言处理中常用的算法和模型，如朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。
•演示算法和模型的实际应用，并进行讲解和讨论。
5. 课程总结与提问
•对本节课程进行总结，强调重点和难点。
•提出问题，鼓励学生思考和互动。
六、课后反思
在本节课中，教学内容与教学目标基本对应，教学过程中采用了
多种形式的教学方法，学生的参与度较高，达到了预期效果。
但在讲
解算法和模型时，使用了较多的专业术语，导致部分学生理解困难。
下次教学可以适当增加实例演示的时间，并且加强与学生的互动，帮
助学生更好地理解和掌握课程内容。
以上是自然语言处理课程的设计和反思，希望能够对您有所帮助。