项目16 自然语言处理入门教案

序号：32章节名称项目16自然语言处理入门（二）教学课时2授课班级人工智能2501、2502授课时间授课地点教学目标知识目标理解文本特征提取的概念和常见方法，如词袋模型、TF-IDF。掌握使用scikit-learn库进行文本特征提取的相关函数（如CountVectorizer、TfidfVectorizer）。3.了解文本分类的基本原理和常见算法，如朴素贝叶斯、支持向量机。4.掌握基于特征向量进行文本分类的实现方法。能力目标能够运用scikit-learn库对文本进行特征提取，得到特征向量。2.能够使用合适的算法对文本进行分类，并评估分类效果。3.能独立完成类似案例3、案例4的文本特征提取与分类相关任务。素质目标进一步激发对自然语言处理技术的兴趣，培养创新思维。提高在实践中综合运用所学知识解决复杂问题的能力，增强团队协作意识。3.在处理文本分类任务时，培养对数据的敏感度和分析能力。教学内容主要内容文本特征提取相关知识：介绍词袋模型、TF-IDF的概念和原理，讲解scikit-learn库中CountVectorizer、TfidfVectorizer函数的使用方法。案例3演练：以某新闻数据集为例，展示使用CountVectorizer和TfidfVectorizer进行文本特征提取的具体操作，对比两种方法的结果。文本分类相关知识：讲解文本分类的基本原理，介绍朴素贝叶斯、支持向量机等常见分类算法的特点。4.案例4演练：以情感分析数据集为例，展示基于提取的特征向量使用朴素贝叶斯算法进行文本分类，并评估分类准确率、精确率、召回率等指标的过程。重点使用scikit-learn库进行文本特征提取，尤其是TF-IDF方法的应用。2.文本分类算法的选择和实现，以及分类效果的评估。难点对TF-IDF原理的理解和参数的调优。不同分类算法的适用场景及在实际任务中的选择。3.综合运用特征提取和分类算法解决实际问题。教法改革教学方法讲授法、演示法、实操法、案例分析法教学手段多媒体教学、编程环境实操、任务驱动练习教学反思作业及学习评价表学习评价表评价内容自评同桌评师评能正确定义变量与使用数据类型能熟练运用运算符与编写表达式能完成用户输入与计算任务能积极回答教师的提问能积极参与小组讨论评价指标A．优秀B.一般C.较差二、教学设计教学步骤教学内容与情境设计教师活动学生活动时间分配情境导入通过介绍自然语言处理技术在新闻分类、情感分析等实际生活中的应用案例，如智能新闻推荐、舆情监控等，让学生认识到该技术的实用价值，激发学习热情，培养应用意识。【课程思政】通过学习场景激发兴趣，培养探索精神引入场景、提问、明确目标思考问题，了解任务核心5分钟知识讲解1文本特征提取相关知识：详细讲解词袋模型、TF-IDF的概念和原理，演示scikit-learn库中CountVectorizer、TfidfVectorizer函数的使用。【课程思政】结合实际文本数据，强调数据预处理的重要性，培养学生严谨的治学态度。PPT讲解、代码演示记录要点，观察演示15分钟知识讲解2案例3演练：以某新闻数据集为例，讲解使用CountVectorizer和TfidfVectorizer进行特征提取的具体步骤和代码。【课程思政】在分析新闻数据时，引导学生关注新闻的真实性和客观性，培养正确的信息价值观，同时强调代码复用和优化的重要性。PPT讲解、代码演示记录要点，观察演示15分钟实操演练让学生分组对另一组新闻文本进行特征提取，比较不同组的结果。【课程思政】锻炼动手能力，体会理论应用于实践巡回指导，解决代码问题、函数调用问题编写代码，运行调试，记录遇到的问题15分钟知识讲解3文本分类相关知识及案例4演练：讲解文本分类的基本原理和常见算法，以情感分析数据集为例，演示使用朴素贝叶斯算法进行分类及评估的过程。【课程思政】在情感分析任务中，引导学生理解情感表达的多样性和复杂性，培养同理心，同时培养学生对算法结果的批判性思维。讲解算法模型，演示表达式计算编写代码，运行调试，记录遇到的问题10分钟实操演练让学生使用案例4的数据集，尝试用支持向量机算法进行分类，并与朴素贝叶斯算法的结果对比。【课程思政】通过不同算法的对比，培养学生的探索精神和创新意识，让学生感受算法选择对结果的影响。指导学生处理算法模型参数、函数导入等问题记录算法特点和评估方法，分析案例中分类结果的优劣，思考如何改进。15分钟总结与