《自然语言处理入门与实战》教案 第7章 论文标题自动生成 教案_第1页
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第7章论文标题自动生成教案课程名称：自然语言处理入门与实战课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论36学时，实验28学时）总学分：4.0学分本章学时：10学时材料清单《自然语言处理入门与实战》教材。配套PPT。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标介绍通过mT5模型实现论文标题的自动生成，重点介绍文本预处理和mT5模型原理与特点，并通过Pytorch框架编写程序，实现训练模型的过程，分析其运行生成的结果。根据生成的标题和损失值变化对模型的训练效果进行评价，总结相关模型的优化方向。基本要求了解论文标题自动生成的应用背景。掌握文本预处理方法。调用预训练的mT5模型进行论文标题自动生成任务，包括模型的加载、训练等操作。问题引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。为什么要实现论文标题自动生成？文本生成的目标是什么？探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。论文标题自动生成的完整流程是怎样的？如何调用预训练的模型？拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。还有哪些可以用于文本生成的算法？还有哪些方式可以提升文本生成的效果？主要知识点、重点与难点主要知识点论文标题自动生成的业务背景。论文标题自动生成的数据说明。论文标题自动生成的分析目标和流程。文本预处理的实现方法。加载预训练模型的方法。训练模型的方法。调用模型生成标题的方法。重点论文标题自动生成的分析目标和流程。文本预处理的实现方法。加载预训练模型的方法。训练模型的方法。调用模型生成标题的方法。难点文本预处理的实现方法。加载预训练模型的方法。训练模型的方法。教学过程设计理论教学过程论文标题自动生成的业务背景。论文标题自动生成的数据说明。论文标题自动生成的分析目标和流程。文本预处理的实现方法。加载预训练模型的方法。训练模型的方法。调用模型生成标题的方法。实验教学过程文本预处理。加载预训练模型。训练模型。调用模型生成标题。教材与参考资料教材徐鹏，张良均．自然语言入门与实战[M]．北京：电子工业出版社．2025．参考资料[1] 肖刚，张良均．Python中文自然语言处理基础与实战[M]．北京：人民邮电出

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