自然语言处理文本分类或情感分析课程设计

### 自然语言处理中的文本分类与情感分析课程设计

#### 课程目标
该课程旨在帮助学生理解并掌握自然语言处理(NLP)领域内文本分类和情感分析的核心理论和技术。通过实际项目实践，使学员能够构建有效的文本分类器，并应用于不同场景下的情感识别任务。

#### 主要内容概述
1. **基础知识介绍**
- 讲解自然语言处理的基础概念及其发展历程[^2]。
- 探讨词向量表示方法（如Word Embedding），了解其对于提升下游任务表现的重要性[^3]。

2. **经典模型回顾**
- 复习传统机器学习算法在文本分类上的应用案例，比如朴素贝叶斯和支持向量机等。

3. **现代深度学习框架解析**
- 学习基于神经网络架构的解决方案，特别是Transformer系列模型的工作原理及优势所在。
- 实验对比几种常见预训练模型的效果差异，例如BERT, RoBERTa 和 DistilBERT 等。

4. **实战演练环节设置**
- 提供多个公开可用的数据集资源链接，鼓励学生们自行探索感兴趣的主题方向；
如IMDB电影评论、Twitter推文情绪倾向标注集合等。

5. **评估体系建立**
- 设定合理的评价指标来衡量所开发系统的准确性与鲁棒性；常用度量标准包括精确率(Precision)，召回率(Recall), F1-score 及AUC-ROC曲线面积等。

6. **前沿话题分享**
- 关注最新的研究成果和发展动态，讨论诸如跨语言迁移学习如何改善低资源环境下目标任务的表现等问题[^1]。

7. **编程环境搭建指南**
为了便于教学实施，在线提供详细的安装说明文档，确保每位参与者都能顺利配置好所需的软件工具链，像Python解释器版本确认，pip包管理器更新路径指引，Jupyter Notebook/Lab界面定制化建议等等。

8. **代码样例展示**

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

def classify_text(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
    outputs = model(**inputs)[0]
    prediction = torch.argmax(outputs).item()
    return "Positive" if prediction == 1 else "Negative"

print(classify_text("I love this movie!"))

9. **参考资料推荐列表**
除了上述提到的研究论文外，还应补充一些优质的在线教程网站或书籍作为辅助阅读材料，以便有兴趣深入探究的同学查阅更多背景信息。