人工智能应用基础项目式教程 教案 任务6.2 文本阅读

《任务6.2文本阅读》教案课程名称人工智能应用基础课题任务6.2文本阅读班级：授课时间2025.3.1授课时数2地点：教材分析内容分析本节内容围绕文本阅读展开，重点讲解了利用自然语言处理技术进行文本分类、机器翻译、自动文摘和关键词提取的基本原理和实际应用。首先介绍了文本分类的概念及其在信息检索、情感分析等领域的应用；接着详细说明了机器翻译的原理及发展历程，包括基于规则的方法到神经网络模型的转变；随后探讨了自动文摘的实现方式，包括抽取式和生成式两种方法；最后讲解了关键词提取的技术手段及其在搜索引擎优化中的作用。学情分析学生已具备一定的计算机基础知识和对人工智能技术的初步认识，对自然语言处理技术表现出浓厚兴趣。然而，部分学生可能对复杂的算法原理理解存在困难，因此需要通过实际案例和动手实践来加深理解。同时，学生的自主学习能力和团队协作能力较强，可以通过小组讨论和合作探究的方式提高学习效果。课时教学目标知识目标1.掌握文本分类的基本概念及其应用场景。

2.理解机器翻译的原理及发展历程。

3.学习自动文摘的实现方式及其优缺点。

4.了解关键词提取的技术手段及其应用价值。能力目标1.能够运用自然语言处理技术解决实际问题。

2.提高学生分析问题和解决问题的能力，培养其创新思维。

3.培养学生团队协作和自主学习的能力。素质目标1.培养学生严谨的科学态度和实事求是的精神。

2.激发学生对人工智能技术的兴趣，增强其社会责任感。

3.提升学生的沟通表达能力和团队合作意识。思政目标1.引导学生关注国家科技发展动态，树立科技报国的理想信念。

2.通过实际案例展示人工智能技术在社会生活中的应用价值，增强学生的社会责任感。

3.培养学生的创新意识和实践能力，为未来投身科技创新奠定基础。教学重点、难点教学重点1.文本分类的基本概念及其应用场景。

2.机器翻译的原理及发展历程。

3.自动文摘的实现方式及其优缺点。

4.关键词提取的技术手段及其应用价值。教学难点1.如何将复杂的自然语言处理技术转化为易于理解的实际操作技能。

2.如何正确理解和应用相关算法。

3.如何有效利用自然语言处理技术解决实际问题。教学策略设计思路1.采用议题式教学法，以“如何利用自然语言处理技术实现文本阅读”为核心议题，引导学生思考并解决问题。

2.结合实际案例进行讲授，通过图示和动画等形式直观展示文本阅读的操作过程。

3.设计小组合作探究活动，让学生亲自动手实践，体验文本阅读的操作。

4.利用信息化手段如在线资源平台提供丰富的学习资源，支持学生的自主学习。

5.在教学过程中注重即时评价反馈，及时调整教学策略以适应学生的学习需求。

6.鼓励学生主动学习，通过翻转课堂等方式激发其学习兴趣。教学过程设计教学环节教师活动学生活动设计意图教学与信息化手段课前导入新课1.回顾上节课内容。

2.提出本节课主题：利用自然语言处理技术实现文本阅读。

3.展示实际应用场景图片，激发学生兴趣。

4.布置预习任务：阅读教材相关内容。

5.提供学习资源链接。

6.提醒学生准备好实验环境。1.复习旧知。

2.记录本节课主题。

3.观察图片，思考问题。

4.完成预习任务。

5.访问学习资源链接。

6.准备实验环境。通过情境创设引起学生注意，明确学习目标，为后续学习做好铺垫。多媒体课件、学习资源链接。课中理论讲解1.讲解文本分类的基本概念及其应用场景。

2.详细介绍机器翻译的原理及发展历程。

3.对比不同自然语言处理技术的特点。

4.使用图示和动画展示相关概念。

5.解答学生疑问。1.认真听讲。

2.做好笔记。

3.积极参与互动。

4.提出自己的疑问。

5.观看图示和动画。

6.思考并回答问题。帮助学生建立系统的知识框架，理解关键概念，为实践操作打下理论基础。多媒体课件、图示动画。案例分析1.分析实际文本阅读案例。

2.展示实验结果。

3.引导学生思考案例中的关键点。

4.组织小组讨论。

5.总结讨论结果。

6.强调注意事项。1.观察案例。

2.分析实验结果。

3.参与小组讨论。

4.发表个人观点。

5.记录讨论结果。

6.注意事项。通过具体案例加深学生对理论知识的理解，培养其分析问题的能力。多媒体课件、实验结果截图。实践操作1.布置实践任务。

2.提供数据集和项目代码。

3.指导学生完成实验。

4.巡视并解答问题。

5.收集学生反馈。

6.总结常见问题。1.阅读实践任务。

2.下载数据集和项目代码。

3.动手完成实验。

4.遇到问题及时提问。

5.反馈实验结果。

6.总结收获。通过实践操作巩固理论知识，提高学生的动手能力和解决问题的能力。在线实验平台。总结反思1.回顾本节课主要内容。

2.强调重点和难点。

3.提出思考题。

4.布置课后作业。

5.鼓励学生继续探索。

6.总结学生表现。1.跟随教师回顾。

2.记录重点和难点。

3.思考提出的问题。

4.记录课后作业。

5.表达继续学习的愿望。

6.自我评价。帮助学生梳理知识脉络，强化记忆，激发进一步学习的动力。多媒体课件。课后布置作业1.完成课后练习题。

2.撰写实验报告。

3.探索更多实际应用案例。

4.提交作业。

5.参与线上讨论。

6.总结学习心得。1.认真完成作业。

2.撰写实验报告。

3.查阅资料。

4.按时提交。

5.积极参与讨论。

6.总结心得。通过课后作业巩固所学知识，拓展视野，培养自主学习能力。在线作业系统、论坛讨论区。板书设计文本阅读

一、文本分类

1.基本概念文本分类指：用计算机对文本(或其他实体)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。伴随着信息的爆炸式增长，人工标注数据已经变得耗时、质量低下，且受到标注人主观意识的影响。因此，利用机器自动化的实现对文本的标注变得具有现实意义，将重复且枯燥的文本标注任务交由计算机进行处理能够有效克服以上问题，同时所标注的数据具有一致性、高质量等特点。其应用场景众多，包括：情感分析（SentimentAnalyse）主题分类（TopicLabeling）问答任务(QuestionAnswering)意图识别(DialogActClassification)自然语言推理（NaturalLanguageInference）其分类标签可以是：情感分析（积极、消极、中性）主题分类（金融、体育、军事、社会）问答任务（是、否）意图识别（天气查询、歌曲搜索、随机闲聊）自然语言推理（导出、矛盾、中立）

2.常用方法

二、机器翻译

1.原理机器翻译技术的基本原理是通过计算机程序对源语言文本进行分析和处理，产生一个中间语言表示，然后再根据中间语言表示生成目标语言文本。其中，源语言可以是任意一种自然语言，目标语言也可以是任意一种自然语言。机器翻译技术的关键在于正确地理解和翻译源语言文本的语义和语法。

2.主要方法1）统计机器翻译（StatisticalMachineTranslation，简称SMT）：统计机器翻译是机器翻译技术的主流方法之一。它基于大量的双语平行语料库，通过统计分析源语言和目标语言之间的对应关系，从而生成翻译模型。在翻译时，根据翻译模型计算源语言句子与目标语言句子之间的最佳对应关系，从而得到翻译结果。2）神经网络机器翻译（NeuralMachineTranslation，简称NMT）：神经网络机器翻译是近年来兴起的一种机器翻译方法。它基于深度学习模型，通过训练神经网络来实现翻译功能。与传统的统计机器翻译相比，神经网络机器翻译能够更好地处理长句子和复杂结构，翻译质量更高。3）规则机器翻译（Rule.basedMachineTranslation，简称RBMT）：规则机器翻译是一种传统的机器翻译方法，基于语言学规则和词典等资源进行翻译。它通过提前定义各种语言之间的语法和翻译规则，将源语言句子转换为目标语言句子。规则机器翻译需要大量的人工语言学知识和规则库，翻译效果受限于规则的覆盖范围和准确性。

三、自动文摘

所谓自动文摘就是利用计算机自动地从原始文献中提取文摘，文摘是全面准确地反映某一文献中心内容地简单连贯的短文。自动文摘技术主要有机械文摘和理解文摘两种。机械文摘能够适用于非受限域，这符合当前自然语言处理技术面向真实语料、面向实用化的总趋势，但是由于它局限于对文本表层结构地分析，所以经过近40年的发展已接近技术极限，文摘质量很难再有质的飞跃。理解文摘牺牲领域宽度，换取了理解深度，它作为理论探索的价值很高，但实用性较低，在可预见的未来中前景黯淡。为了适应大规模真实语料的需要，自动文摘应立足于面向非受域，不断提高文摘质量。篇章结构属于语言学范畴，不触及领域知识，因而基于篇章结构的自动文摘方法不受领域的限制。同时篇章结构比语言表层结构深入了一大步，根据篇章结构能够更准确地探测文章的中心内容所在，因而基于篇章结构的自动文摘能够避免机械文摘的许多不足，保证文摘质量。自动摘录将文本试为句子的线性序列，将句子视为词的线性序列。它通常分4步进行：1）计算词的权值；2）计算句子的权值；3）将原文中的所有句子按权值高低降序排列，权值最高的若干句子被确定为文摘句；4）将所有文摘句按照它们在原文中的出现顺序输出。在自动文摘中，计算词权、句权、选择文摘句的依据是文本的6种形式特征：词频、标题、位置、句法结构、线索词和指示性短语。

四、关键词提取

在如今的信息爆炸时代，人们需要花费大量的时间和精力去寻找想要的信息。而自动提取文章关键词技术的出现，可以帮助人们更快速地找到所需信息，从而提高写作效率。本文将从以下几个个方面逐步分析讨论自动提取文章关键词技术。1）什么是自动提取文章关键词技术自动提取文章关键词技术是指通过计算机程序对一篇已有文本进行分析，从中提取出最能代表该文本主题的单词或短语。这些关键词可以用来概括文章内容，也可以用来作为搜索引擎的检索词。2）为什么需要自动提取文章关键词技术在互联网时代，信息爆炸是一个普遍存在的问题。对于写作者来说，如何在海量信息中快速找到所需内容是一项重要的工作。而自动提取文章关键词技术就可以帮助写作者更快速地找到所需信息，从而提高写作效率。3）自动提取文章关键词技术的优点相比于传统的手动标注关键词方式，自动提取文章关键词技术具有以下优点：①提高效率：自动提取文章关键词技术可以在短时间内完成大量文章的关键词提取工作，提高了工作效率。②提高准确性：自动提取文章关键词技术可以根据算法准确地提取出最能代表文章主题的关键词，避免了人工标注中可能出现的主观误差。③降低成本：相比于手动标注方式，自动提取文章关键词技术可以大幅降低成本。4）自动提取文章关键词技术的应用场景①搜索引擎优化：将文章中的关键词作为搜索引擎检索词，可以提高文章在搜索引擎中的排名。②知识管理：对于企业内部的知识库、文档资料等进行关键词提取，方便用户快速查找所需信息。③媒体报道：对于新闻稿、报道等进行关键词提取，方便读者快速获取所需信息。5）自动提取文章关键词技术的实现方式①基于统计学的方法：通过对文章中出现频率较高的单词或短语进行分析，提取出最能代表文章主题的关键词。②基于机器学习的方法：通过对大量已有文本进行训练，使计算机程序能够自动从新文本中提取出最能代表文章主题的关键词。自动提取文章关键词技术是一项非常有用的技术，在信息爆炸时代具有重要意义。尽管存在一些问题，但是通过不断优化和发展，相信自动提取文章关键词技术会越来越成熟，为人们的写作、搜索等带来更高效的体验。教学评价1.教学内容选取符合学生的认知水平，涵盖了文本阅读的基本原理及其实现步骤。

2.教学目标明确，多数学生能够掌握文本阅读的基本原理，并能初步进行相关实验。

3.教学策略得当，通过案例分析和实践操作激发了学生的学习兴