Python中文自然语言处理基础与实战教学进度表.docx

Python中文自然语言处理基础与实战课程教学进度计划表（2020学年第二学期）课程名称PythOn中文自然语言处理基础与实战授课学时64主讲（责任）教师参与教学教师授课班级/人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月一、课程教学目的通过本课程的学习，使学生学会使用Py1hon进行中文自然语言处理，相关知识点包括语料库、正则表达式、中文分词技术、词性标注与命名实体识别、关键词提取、文本向量化、文本分类与聚类、文本情感分析、N1P中的深度学习技术和智能问答系统，并且每个知识点都有对应的实战案例，将理论与实践相结合，为将来从事中文自然语言处理的研究、工作奠定基础。二、教学方法及手段本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。在理论上，通过例子引入概念、原理和方法。在实践上，充分地利用现有的硬件资源，发挥学生主观能动性，指导学生使用介绍的自然语言处理技术进行实践，同时结合配套的案例，引导学生将所学知识与企业需求相结合，将知识活学活用。要求学生自己动手分析实例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，以达到本课程的教学目的。三、课程考核方法突出学生解决实际问题的能力,加强过程性考核。课程考核的成绩构成=平时作业（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%）,期末考试建议采用开卷形式，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。Python中文自然语言处理基础与实战教学日历课程性质：专业选修课教学课时:64学分：4课次学时理论实践授课内容作业要求备注I2是否第1章绪论第1章课后习题24是否第2章语料库第2章选择题32否是第2章语料库第2章实训，操作题44是否第3章正则表达式第3章选择题52否是第3章正则表达式第3章实训，操作题64是否第4章中文分词技术第4章选择题72否是第4章中文分词技术第4章实训，操作题84是否第5章词性标注与命名实体识别第5章选择题82否是第5章词性标注与命名实体识别第5章实训，操作题104是否第6章关键词提取算法第6章选择题112否是第6章关键词提取算法第6章实训，操作题124是否第7章文本向量化第7章选择题132否是第7章文本向量化第7章实训，操作题144是否第8章文本分类与聚类第8章选择题154否是第8章文本分类与聚类第8章实训，操作题164是否第9章文本情感分析第9章选择题172否是第9章文本情感分析第9章实训操作题184是否第10章N1P中的深度学习技术第10章选择题192否是第10章N1P中的深度学习技术第10章实训操作题202是否第11章智能问答系统第11章选择题212否是第11章智能问答系统第11章实训操作题222否是第12章基于TipDM数据挖掘建模平台实现垃圾短信识别第12章实训操作题注：教材：肖刚，张良均.Py1hon中文自然语言处理入门与实战M.北京：人民邮电出版社.2023.