Python中文自然语言处理基础与实战（教案）第1章综述.docx

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1、第1章绪论教案课程名称：Python中文自然语言处理基础与实战课程类别：选修适用专业：人工智能类相关专业总学时：64学时（其中理论40学时，实验24学时）总学分：4.0学分本章学时：2学时一、材料清单（1）Python中文自然语言处理基础与实战教材。（2）配套PpT。（3）引导性提问。（4）探究性问题。（5）拓展性问题。二、教学目标与基本要求1教学目标介绍N1P的基本概念和发展历程；讲解N1P的研究内容和常见应用场景；介绍正在发展N1P的领域和N1P技术应用场景；宏观地探讨N1P与人工智能的关系和学习N1P会遇到的困难；介绍N1P的基本流程和虚拟环境的创建。2.基本要求(1) 了解自然语言处理

2、的概念。(2) 了解自然语言处理的发展历程。(3) 了解自然语言处理的应用场景。(4)熟悉自然语言处理的基本流程。(5)掌握AnaCOnda的安装流程和虚拟环境的创建。(6)掌握JupyterNotebook和Spyder应用功能的操作方法。三、问题1 .引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。(1)什么是自然语言？(2)现实生活中存在哪些自然语言处理技术？(3)该如何处理自然语言？2 .探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础上，

3、从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。(1)自然语言处理的完整流程是怎样的？(2)自然语言处理的能够应用在那些场景？3 3)JUPyterNOtebOOk的哪些优缺点？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。(1)Python语言用于自然语言处理有哪些优势？(2)人与机器可以对话么？四、主要知识点、重点与难点1 .主要知识点(1)自然语言处理的概念、发展历程与应用场景。(2)自然语言处理的流程。(3)

4、 Windows系统下Anaconda安装。(4) JupyterNotebook和Spyder的常用功能。2 .重点(1)自然语言处理的概念、发展历程与应用场景。(2)自然语言处理的流程。3 3)JupyterNotebook和Spyder的常用功能。3.难点自然语言处理的流程。五、教学过程设计1 .理论教学过程(I)自然语言处理的概念。(2)自然语言处理的发展历程。(3)自然语言处理的应用场景。(4)自然语言处理的流程。(5)在Windows操作系统上安装Anacondaa(6) JupyterNotebook和Spyder的常用功能。2 .实验教学过程(1) 在Windows系统上安装Anaconda,(2) JupyterNotebook和Spyder的常用功能。六、教材与参考资料1 .教材肖刚，张良均.Python中文自然语言处理基础与实战M.北京：人民邮电出版社.2023.2 .参考资料1张良均PyIhon数据分析与挖掘实战M.北京：机械工业出版社.2015.21张良均Py1hon与数据挖掘M.北京：机械工业出版社.2016.3宗成庆，统计自然语言处理，清华大学出版社，北京，2013年4李航，统计学习方法，清华大学出版社，北京，2012年