哈尔滨工业大学深圳分校自然语言处理讲座介绍与教材指南

本资源是一份由徐睿峰教授（Xu Ruifeng）在哈工大深圳分校进行的自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）课程讲义，适合硕士和本科层次的学习者。讲座内容涵盖了NLP的基本介绍以及研究方法，旨在帮助学生深入理解这一领域的核心概念和技术。 第一部分是课程介绍，由徐教授主讲，课程内容可能包括自然语言的结构、语言模型、文本分析、语义理解等基础知识。同时，他还分享了两本教材作为学习资料：一是Christopher D. Manning和Hinrich Schütze编写的《统计自然语言处理基础》，这是一本经典的入门教材，提供了统计方法在NLP中的应用；另一本是中国本土教材《汉语自然语言处理》，由Kam-Fai Wong等人合著，专门针对中文语言处理进行了深入讲解。 此外，课程推荐了两本参考书，分别是Daniel Jurafsky和James H. Martin的《言语与语言处理》和宗成庆的《统计自然语言处理》第二版，这两本书对于深入理解和实践NLP技术具有重要的参考价值，涵盖了自然语言处理、语音识别和计算语言学等多个方面。 课程评估主要基于四个组成部分：一是课程项目，占总成绩的60%，这可能是小组项目或者个人研究项目，通过实际操作来检验学生的理论理解和实践能力；二是系统设计与实现，这部分占50%，可能涉及编写语言处理软件或算法，强调技术实施；三是报告和演示，占10%，学生需要提交相关的研究报告和现场演示，展示对所学知识的理解；四是创新思维，占40%，鼓励学生们提出新颖的想法和解决方案，体现创造性。 在整个学习过程中，学生将有机会接触到深度学习在NLP中的应用，因为“Deep learning”标签表明这门课程可能涵盖了诸如神经网络语言模型、词嵌入、序列标注、机器翻译等现代NLP技术的讲解。通过这个课程，学生不仅能够掌握基本的NLP理论，还能培养解决问题的技能和创新思维，为未来在人工智能领域发展打下坚实的基础。