自然语言处理实验教程：语料库、词汇知识库与分词技术

"本实验指导书是为本科学生设计的，涵盖了自然语言处理中的关键概念和技术，包括语料库的收集与整理、词汇知识库的使用、中文分词技术和文本分类技术的应用。实验中涉及的编程语言有Python、C++和Java，适合毕业设计或课程项目实践。" 在实验一中，学生需要掌握词频统计和Ngram文法的基本概念。词频统计用于了解文本中各个词出现的频率，这对于理解文本的主题和构建词典至关重要。Ngram文法是一种统计语言模型，常用于预测序列中下一个元素的概率，例如在文本生成中。实验步骤包括选择开发环境，下载和加载语料库，统计n-gram词频，并将结果保存为文本文件，便于后续使用。 实验二的目标是理解和利用词汇知识库来生成文本。这涉及词典的概念，以及如何从词典中生成有意义的文本内容。学生需要将实验一生成的词典加载到内存，然后通过随机或更高级的n-gram算法生成连续流畅的文本。实验还要求实现一个前端展示，能根据不同的词典生成如宋词或人民日报风格的文本。 实验三的重点是中文分词技术。中文分词是自然语言处理的基础步骤，它将连续的汉字序列切分成有意义的词语。实验中会介绍FMM（Fast Minimum Memory Full Matching）和BMM（Bigram Minimum Memory）分词算法，以及基于n-gram的方法。学生需要实现这些算法，设计用户界面，允许输入文本并输出分词结果，同时保存到文件。 实验四涉及文本分类，这是自然语言处理中的一个重要任务，用于自动将文本归类到预定义的类别中。实验旨在让学生理解文本分类的基本原理和算法，可能包括朴素贝叶斯、支持向量机等。学生需要学习提取文本特征，训练分类模型，并进行文本分类的实践操作。 这个实验指导书提供了一个全面的框架，让学生通过实践学习自然语言处理的关键技术，从基础的文本统计分析到复杂的文本生成和分类，涵盖了自然语言理解的核心内容。通过这些实验，学生不仅能够提升编程技能，还能深入理解自然语言处理的理论与应用。