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自然语言处理

COMP90042

Natural Language Processing

学习目标

课程内容:

世界上的许多知识都是以文本的形式存储的,因此,理解和利用文本中的知识是关键的挑战。在本课程中,学生将学习以自然语言理解和语言生成的形式处理文本的计算方法。学生将理解自然语言处理中使用的主要算法,用于各种应用,涵盖机器翻译、文本挖掘、情感分析和问题回答。使用的编程语言是Python。

课程将涵盖以下关键主题:文本分类和无监督主题发现;自然语言语义的向量空间模型;用于标注的结构化预测;句子和文档分析的语法模型;n元语言建模;自动翻译和多语言方法;关系抽取和共指消解。

学习成果:

完成本课程后,学生应该能够:

1、确定与自然语言的计算建模相关的基本挑战;

2、理解并清楚表达自然语言处理中常用技术的数学和/或算法基础;

3、实施相关技术和/或与现有库接口;

4、进行端到端的研究实验,涉及文本语料库的评估以及结果的呈现和解释;

5、批判性地分析和评估文本处理系统,并建设性地交流批评意见。

课程评估:

1、2个简短的编程作业。作业1第5周提交,占比9%。作业2第6周提交,占比8%。

2、1份以小组为基础(2-3人一组)的研究项目论文,从第6周到第12周提交。占比35%。

3、1份其他学生小组研究项目论文的同行评议作业。占比8%。

4、1次开卷在线考试,2小时。占比40%。

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