1

第一章

引论

1. 课程介绍

2. 自然语言处理的基本概念

3. 自然语言处理的研究内容

4. 语言学基础知识-词性、语法、短语结构、语义和语用

5. 自然语言处理的主要技术

6. 自然语言处理的应用场景

7. 自然语言处理的发展趋势

8. 面临的机遇和挑战

2

第二章

语料库与语言知识库

1. 语料库的基本概念

2. 语料库语言学的发展

3. 语料库的类型和典型语料库介绍

4. 语料库构建方法

5. 知识库的基本概念

6. 典型知识库

7. 知识库构建方法

3

第三章

语言模型

1. 语言模型性能评价方法

2. 语言模型自适应方法

3. n-gram语法

4. 贝叶斯网络

5. 马尔可夫模型

6. 最大熵模型

7. 条件随机场模型

4

第四章

自动分词、词性标注、命名实体识别

1. 汉语自动分词的基本问题

2. 汉语分词主要方法

3. 汉语分词方法的最新进展

4. 汉语分词常用工具和评测

5. 词性标注基本概念

6. 词性标注常用方法和模型

7. 词性标注最新进展

8. 词性标注常用工具和评测

9. 命名实体识别基本概念

10. 命名实体识别常用方法

11. 命名实体识别方法最新进展

12. 命名实体识别常用工具和评测

5

实验课-1

1． Project宣讲

2． Python配置

3． NLTK安装配置

4． 案例

6

第五章

句法分析

1． 句法分析的基本概念

2． 语法形式化

3． 句法分析的主要方法

4． 浅层句法分析

5． 依赖语法分析

6． 句法分析性能评价

7． 句法分析常用工具

7

第六章

语义分析

1. 词义消歧基本概念

2. 词义消歧主要方法

3. 有监督的词义消歧方法

4. 基于词典的词义消歧方法

5. 无监督的词义消歧方法

6. 语义角色标注基本概念

7. 语义角色标注基本方法

8. 语义角色标注的领域适用性问题

8

第七章

语篇分析

1. 语篇分析基本概念

2. 语篇分析的基础理论

3. 语篇衔接性研究

4. 语篇连贯性研究

5. 语篇语料标注

6. 汉语语篇分析

9

第八章

机器翻译

1. 机器翻译的基本概念、基本方法

2. 机器翻译的研究现状

3. 机器翻译的主要方法

4. 机器翻译的评估方法

10

实验课-2

1． 词性标注实践

2． 句法分析实践

3． 自动分词实践

4． Project分组及答疑

11

第九章

情感分析与文本分类

1. 文本分类的基本概念、基本方法

2. 文本特征选择

3. 分类器的选择和设计

4. 文本分类性能评测

5. 情感分类任务

12

第十章

信息抽取与自动文摘

1． 信息抽取的基本概念、基本方法

2． 信息抽取的领域应用

3． 自动文摘的基本概念、基本方法

4． 自动文摘的最新研究

13

第十一章

信息检索与问答系统

1． 信息检索的基本概念、基本方法

2． 信息检索的领域应用

3． 自动问答的基本概念

4． 自动问答的技术框架

5． 基于检索、知识库的问答系统

6． 自动问答的评测

7． 自动问答的发展和应用

14

第十二章

知识图谱

1． 知识图谱的基本概念、类型和发展

2． 知识图谱中的知识表示方法

3． 知识体系构建与知识融合

4． 知识图谱的主要技术任务

5． 知识的存储与检索

6． 知识推理

7． 知识图谱的应用

15

第十三章

基于深度学习的自然语言处理

1． 深度学习的基本概念

2． 深度学习的主要方法

3． 深度学习的主要平台

4． 词嵌入常用算法

5． 典型网络模型

6． 深度学习在自然语言处理中的主要应用

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实验课-3

1． Project分组答辩