Python与人工智能编程-基础与实验 教案 实验23 文本分类_第1页
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文档简介

实验23“文本分类”教案授课时间与形式第15周，1节理论课+2节实验课老师讲授+学生上机练习教学目的使学生了解文本分类的基本概念和相关应用，掌握基于预训练模型的文本分类方法。学生能够独立运用HuggingFace提供的预训练模型，完成实际文本分类任务。教学要求学生应掌握Python编程技能。了解机器学习和自然语言处理的基础知识。教学重点文本分类的基本概念和分类任务。使用预训练模型（如BERT）进行文本分类。HuggingFace的transformers库和文本预处理、模型输出等操作流程。教学难点在实际项目中如何处理复杂的文本数据及多分类任务。如何优化模型的性能，提高分类准确率。教学内容文本分类的概述：简介文本分类的概念和重要性，了解自动文本分类的基本原理。分类任务分为二分类、多分类、单标签分类和多标签分类，介绍其主要应用场景。重点应用领域：情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等传统文本分类方法基于规则的分类方法基于机器学习的分类方法基于深度学习的文本分类方法卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）和LSTMBERT等Transformer模型基于预训练模型的文本分类方法预训练模型介绍：BERT、GPT、RoBERTa等，讨论其优势和应用场景。实战案例：结合HuggingFace库的BERT模型进行情感分类，执行实际操作任务。教学方法与手段PPT讲授：通过PPT展示文本分类的基本概念和应用，重点讲解基于预训练模型的文本分类流程。代码演示：在课堂上通过JupyterNotebook演示如何使用预训练的BERT模型进行文本分类。分组实践：学生分组进行文本分类任务，讨论不同方法的优劣。板书设计详情见PPT课件以文字描述为主，重点以红色字体和黄色底纹标注老师讲授过程辅以实际操作演示实验

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