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文档简介

课题自然语言处理基础总课时4主备教师高楚其教学目标1.知识目标：掌握NLP的定义、架构、七大基本任务2.能力目标：理解马尔科夫模型与Seq2Seq模型3.素养目标：认识Transformer架构的重要性教学重点NLP七大基本任务：分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、情感分析、机器翻译N元语法模型（Ngram）Seq2Seq编码器解码器架构Transformer自注意力机制教学难点词法分析、句法分析、语义分析的区别与联系自注意力机制的计算过程Transformer相比RNN的优势课前预习教学过程首次备课板块一：导入新课展示聊天机器人、机器翻译等NLP应用引出自然语言处理的概念板块二：讲授新知1.NLP概述（10分钟）定义：让计算机理解、生成和处理人类语言的技术三个层次：词法分析（分词、词性标注）、句法分析（依存分析、成分分析）、语义分析（词义消歧、语义角色标注）七大基本任务详解2.NLP方法演进（10分钟）基于规则的方法：正则表达式、上下文无关文法基于机器学习的方法：朴素贝叶斯、SVM、HMM、CRF基于深度学习的方法：CNN、RNN、LSTM基于大模型的方法：PromptEngineering、IncontextLearning3.Transformer架构（10分钟）自注意力机制（SelfAttention）多头注意力（MultiHeadAttention）位置编码（PositionalEncoding）BERT与GPT的区别板块三：课堂互动使用HuggingFaceTransformers库加载预训练模型板块四：总结提升梳

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