《机器学习项目开发实战》-教案 项目六任务四 文本分类实现

《机器学习项目开发实战》课程教学设计课程名称机器学习课程类型专业基础课课程学时64适用专业人工智能、大数据、云计算课程负责人曹梦川软件学院人工智能教研室制定二〇二五年一月

《机器学习项目开发实战》课程教学设计课程类别：□公共基础课□专业学习课□拓展学习课☑实践学习课标题：项目六任务四文本分类实现授课班级：24人工智能课时：2课时授课时间：周五1-4节授课地点：A101教学目标知识目标能力（技能）目标素质目标1.掌握文本数据特征提取的方法。2.掌握文本分类模型的建模过程。3.掌握文本分类模型的评估方法，以及模型优化的基本技术。1.具备文本数据特征提取的能力。2.具备文本分类模型建模的能力。3.具备对文本分类模型进行评估和优化的能力，以提升模型性能。1.培养从数据预处理、特征工程到模型训练的全面技能，能够独立完成整个数据分析和建模流程。2.发展对文本分类模型进行有效性评估及性能优化的能力。教学重点使用Python编写代码，利用影评数据集的review列，进行文本特征提取工程。对提取的特征数据，建立文本分类模型。对建立的初始文本分类模型进行性能评估与优化。教学难点理解文本分类的概念；掌握文本分类的常用方法。教学方法与手段教学采用教师课堂讲授为主，使用教学PPT讲解教学教材教材：教学资源1.智慧课堂2.教材附带慕课课程思政融入点1.课程思政融入点1：文本语料处理中的规范意识与文化尊重课程内容：讲解NLTK工具对文本的预处理（如分词、词性标注、停用词去除）、多语言语料库的使用规范时。思政融入点：强调“语言是文化的载体，语料处理需保持对文化的敬畏”，引导学生认识到随意篡改、误译文本可能扭曲原意，违背“尊重文化多样性”的原则。通过规范处理方言、少数民族语言等特殊语料，培养“严谨对待每一种语言形式”的规范意识，树立“语言平等”的理念，反对文化偏见或语言歧视。2.课程思政融入点2：模型训练与优化中的科学精神与创新思维课程内容：介绍NLTK在情感分析、文本分类等任务中的模型构建（如基于规则的方法、统计学习模型）、参数调优与效果评估时。思政融入点：强调“模型的可靠性源于对语言规律的精准把握”，引导学生理解“每一次参数调整都需基于数据规律而非主观臆断”，培养求真务实的科学态度。通过对比不同模型在特定任务中的表现，鼓励学生在借鉴经典方法的基础上探索适配场景的优化策略，传承“勇于质疑、持续改进”的创新精神，反对墨守成规的惰性思维。3.课程思政融入点3：自然语言处理应用中的伦理责任与价值导向课程内容：讲解NLP技术在舆情分析、智能客服、机器翻译等场景的落地（如识别网络谣言、提供精准服务）时。思政融入点：强调“语言技术的应用需守住伦理底线”，引导学生警惕文本生成、情感操控等技术可能引发的信息误导，树立“技术服务于真实沟通”的责任意识。通过分析算法对语言偏见的放大（如性别、地域刻板印象），培养“拒绝算法歧视”的伦理自觉，将技术应用与“维护信息真实性、促进良性沟通”的社会价值相结合。教学过程设计教学环节（用时）教学内容教师活动学生活动设计意图课程导入（15分钟）明确本节课的学习目标，让学生带着目标去听课。要求学生了解文本分类概念；要求学生掌握文本分类的常用方法；要求学生了解模型评估指标；要求学生了解模型常用的优化方法。教师通过提问学生问题，引出数据分析应用场景集体讨论回答问题引入新课内容新知讲解（一）（30分钟）教师结合课件，讲解情感分析概念。教师结合课件，讲解文本分类概念。（文本分类是一种自然语言处理技术，旨在自动将文本分配到一个或多个预定义的类别中。）教师结合课件，讲解文本分类的常用方法。（基于传统机器学习的方法、基于深度学习的方法、其他方法）教师结合课件，讲解模型评价指标。教师结合课件，讲解模型优化方法。通过课件讲述NLTK简介。通过课件讲述NLTK原理。通过课件讲述NLTK分析结果。线上头脑风暴线上一句话答题步骤总结回答新知讲解实训演练（40分钟）回顾上课前的学习目标，并对本节课的重要知识点进行总结。教师根据课件，介绍建立分类模型的步骤和要点。教师根据课件，介绍实现模型性能评估及可视化的步骤和要点。教师根据课件，介绍模型优化的步骤和要点。对实施步骤进行总结。带领学生开始本次实践：支持向量机算法进行文本分类。2.巡回检查，解答学生问题，并总结本次实践发现问题。1.跟随教师完成本次实践，存在问