自然语言处理

课程编码：280227081203P2002 英文名称：Natural Language Processing 课时：60 学分：3.00 课程属性：专业核心课 主讲教师：陈峥

本课程是计算机学科研究生的专业核心课。本课程讲授和讨论自然语言处理前沿研究领域的主要思想和关键技术。主要内容包括语料库与语言知识库、词法分析、句法分析、概率语法、语义分析和机器翻译、文本分类、信息抽取与问答系统等。
通过本课程的学习，希望学生能了解自然语言处理前沿研究领域，了解人类语言技术的最新研究成果，掌握基本思想和关键技术，培养学生自然语言处理相关技术的研究能力。

概率论与数理统计、算法分析与程序设计、Python 编程。

第一章 第一章 课程概述及相关基础 7学时 7.0学时 陈峥
第1节 第1节 课程信息
第2节 第2节 自然语言处理概述
第3节 第3节 数学基础
第二章 第二章 自然语言处理中的机器学习 12学时 12.0学时 陈峥
第1节 第1节 隐马尔科夫模型
第2节 第2节 支持向量机
第3节 第3节 对数线性模型
第4节 第4节 神经网络
第三章 第三章 自然语言基础分析技术 18学时 18.0学时 陈峥
第1节 第1节 文本分类与聚类
第2节 第2节 语言模型
第3节 第3节 词法分析
第4节 第4节 句法分析
第5节 第5节 语义分析
第6节 第6节 篇章分析
第四章 第四章 自然语言处理应用 23学时 23.0学时 陈峥
第1节 第1节 机器翻译
第2节 第2节 文本生成
第3节 第3节 情感分析
第4节 第4节 信息抽取
第5节 第5节 知识图谱
第6节 第6节 问答系统
第7节 第7节 对话系统
第8节 第8节 自然语言处理前沿动态

陈峥，电子科技大学信息与软件工程学院副教授、自然语言处理实验室负责人，中文信息学会自然语言生成与智能写作专委会委员。在信息抽取、文本摘要、机器翻译、机器问答、文本写作、多模态内容生成等领域具有丰富的科研和实践经验。于中国科学院成都计算机应用研究所获得博士学位，先后在田纳西大学、亚利桑那州立大学从事访学研究，发表论文30余篇，拥有10余项专利，曾主持包括国家自然科学基金在内的多个科研项目。