自然语言处理课程教学大纲

自然语言处理课程教学大纲Course Outline课程基本信息（Course Information）课程代码（Course Code）CS229*学时（Credit Hours）32*学分（Credits）2*课程名称（Course Title）（中文）自然语言处理（英文）natural language processing*课程性质（Course Type）专业选修授课对象（Target Audience）仅限计算机科学与技术（致远荣誉计划）*授课语言(Language of Instruction)中英文*开课院系（School）致远学院/电院计算机系先修课程（Prerequisite）授课教师（Instructor）赵海课程网址(Course Webpage)/zhaohai/nlp4u2017/*课程简介（Description）自然语言处理是计算机科学与技术专业的一门专业选修课。它的主要任务是使学生了解自然语言处理的主要研究内容及关键技术，并介绍自然语言处理方面的研究成果，为学生从事自然语言处理研究和开发做准备。此外，通过指导学生阅读计算语言学专业会议的论文，并通过提问和讨论，使他们对所学课程的有关概念与目前的流行方法和技术的关系有更深入地了解。在此基础上，要求学生完成一篇有关自然语言处理主题的课程项目，使他们能用所学的知识发挥自身的能力查找有关资料和概括某一研究领域的国内外最新理论和技术并最终加以实践。*课程简介（Description）Natural language processing is an elective course for computer major students, which aims to enable students to understand main research contents and key techniques on NLP, and introducing related research outcome, let students ready for further NLP study and development. By asking students to read related NLP papers, with question-answering and discussion, students may more deeply understand the related concept and popular method and techniques. On the basis of the above, students are required to finish a course project so that they can perform practice though releasing their potential, searching related literature, and summarizing latest theoretical and technique innovations.课程教学大纲（course syllabus）*学习目标(Learning Outcomes)技术性目标要求:1. 阅读指定的有关自然语言处理的专业论文，培养学生阅读专业论文的能力；2. 召开学生研讨会，请一部分学生对所读论文进行摘要和评价，并进行介绍、提问和讨论。这样，可以培养学生进行口头表达的能力。3. 利用学习本课程以及阅读论文所掌握的知识，学生在自己查找参考文献的基础上，实现一个指定的自然语言处理系统作为课程大作业。 课内教学活动中能力培养的安排及要求：在课内教学活动中侧重于培养学生理解自然语言的基本概念，包括研究内容（如词法、句法和语义）和应用领域（如机器翻译和问答系统等）。特别对自然语言处理中的关键问题（如歧义问题等），有明确的认识。了解最新型的技术现状并能初步应用。了解自然语言处理属于交叉学科，以及它与有关学科的关系。课外科技活动和社会实践等教学活动中能力培养的安排及要求：通过阅读相关的最新专业论文和课程大作业系统的实现，了解自然语言处理的流行方法、技术和应用领域，以及发展趋势等。为毕业设计从事这方面的研究打下良好的基础。*教学内容、进度安排及要求(Class Schedule&Requirements)教学内容学时教学方式作业及要求基本要求考查方式领域概述4课堂教学理解/练习作业词法分析6课堂教学理解/练习作业句法分析4课堂教学理解/练习作业传统机器学习6课堂教学理解/练习作业结构化学习6课堂教学理解/练习作业深度学习6课堂教学理解/练习作业语言概要2课堂教学理解/练习作业*考核方式(Grading)本课程对学生的考核包括3个方面：(1) 课外作业；（30%）(2) 论文摘要、报告和评价；（30%）(3) 自然语言处理任务的大作业。（40%）*教材或参考资料(Textbooks & Other Materials)n Christopher D. Manning and Hinrich Schtze. Foundations of Statistical Natural Language Pr