自然语言推荐系统课设

### 自然语言处理与推荐系统的课程设计方案

#### 课程目标
本课程旨在帮助学生理解如何利用自然语言处理(NLP)技术构建高效的推荐系统。通过一系列理论讲解和技术实践，使学员掌握NLP基础概念及其应用领域内的最新进展。

#### 主要内容概述
1. **基础知识介绍**
- NLP基本原理和发展历程[^2]
- 推荐算法分类及应用场景分析

2. **核心技术解析**
- 文本表示方法（词袋模型、TF-IDF、Word Embedding）
- 序列到序列(Seq2Seq)架构的工作机制以及其变体Transformer详解

3. **实际案例研究**
- 基于用户评论的情感倾向预测来改进商品推荐效果
- 利用对话历史记录实现个性化聊天机器人服务

4. **项目实战环节**
- 数据集准备：收集并清理适合用于训练的语言材料
- 特征工程实施：提取有效特征向量作为输入给定机器学习框架
- 性能评估指标设定：定义合理的评测标准衡量最终成果质量

5. **开发工具链配置指南**
- Python编程环境安装指导[^1]
- 使用PyTorch/TensorFlow库快速搭建实验平台[^3]

6. **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')

def preprocess(texts):
    inputs = tokenizer(
        texts,
        padding=True,
        truncation=True,
        max_length=512,
        return_tensors="pt"
    )
    return inputs['input_ids'], inputs['attention_mask']

text_example = ["This movie was really good.", "I didn't like this book at all."]
input_ids, attention_masks = preprocess(text_example)

with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_masks)
logits = outputs.logits
print(logits.softmax(dim=-1))

7. **总结与展望**
讨论当前存在的挑战和未来可能的研究方向；鼓励同学积极思考创新解决方案。