Python中文自然语言处理基础与实战(教案)第10章NLP中的深度学习技术.docx
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1、第10章N1P中的深度学习技术教案课程名称: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:6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教学目标主要介绍N1P中使用的深度学习技术,包括循环神经网络、长短期记忆网络和Seq2Seq模型。首先介绍循环神经网络的基本概念,然后引入单向RNN结构、1STM模型结构以及Seq2Seq模型结构,随后介绍常见的深度学习工具,最后将1
2、STM模型应用于文本分类和情感分析,Seq2Seq模型应用于机器翻译。2.基本要求(1) 了解循环神经网络的基本概念。(2)熟悉RNN、1STM和Seq2Seq模型的结构。(3) 了解常用的深度学习工具。(4)掌握文本分类、情感分析和机器翻译的实现方法。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。(I)循环神经网络的特色是什么?(2) RNN有哪些结构?(3) TensorF1ow有哪些特点?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
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