自然语言处理课件

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能的一个重要分支，主要研究计算机如何理解和生成人类自然语言。哈工大刘挺教授的自然语言处理课程是业界公认的经典教学资源，深受学习者喜爱。本课程涵盖了从基础理论到前沿技术的广泛内容，旨在帮助学生深入理解自然语言的本质，并掌握其在实际应用中的技巧。 课程可能涵盖以下几个核心知识点： 1. **语言模型**：这是NLP的基础，用于评估一个句子的概率。常见的语言模型包括n-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF），以及近年来流行的基于神经网络的模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer。 2. **词法分析**：也称为分词，是将连续的文本序列分割成有意义的词汇单位。分词是许多NLP任务的起点，包括词性标注、命名实体识别等。 3. **句法分析**：通过分析句子的结构来确定词与词之间的关系，例如依赖关系分析和 Constituency分析，有助于理解句子的深层结构。 4. **语义分析**：理解词语和句子的含义，包括词义消歧、情感分析、实体识别和关系抽取。词向量模型（如Word2Vec、GloVe）和预训练语言模型（如BERT、ELECTRA）为语义分析提供了强大的工具。 5. **机器翻译**：自动将一种语言的文本转换为另一种语言，涉及到编码-解码模型、注意力机制和多任务学习。 6. **对话系统**：模拟人类对话，包括基于规则的系统、统计机器翻译方法和现代的生成式对话模型。 7. **信息检索与问答系统**：帮助用户从大量文本数据中找到所需信息，涉及关键词检索、语义匹配和复杂查询理解。 8. **文本分类与情感分析**：将文本自动归类到预定义的类别，或者判断文本的情感倾向，如新闻分类、社交媒体情感分析等。 9. **文本生成**：利用深度学习生成新的、有意义的文本，如文章摘要、故事生成、代码生成等。 10. **对抗性攻击与防御**：针对NLP模型的恶意输入，如文本混淆、对抗性例子，以及相应的防御策略。 11. **知识图谱**：构建和利用实体及其关系的结构化知识库，支持智能问答、推荐系统等应用。 刘挺教授的课程可能会结合理论讲解和实践案例，让学生掌握NLP的核心概念和技术，并了解最新的研究进展。通过学习这门课程，学生不仅能提升对自然语言的理解，还能具备开发和优化NLP系统的实际能力。对于想在AI领域特别是NLP方向发展的人来说，这是一份宝贵的教育资源。