自然语言处理课程实验指南：从自动分词到信息处理应用

"自然语言处理课程实践大纲旨在帮助学生深入理解和掌握自然语言处理的基本概念、原理和方法。实验包括自动分词、词性标注、句法分析、中文文本分类以及中文信息处理应用研究，旨在提升学生的实践能力和理论知识的结合。实验过程中强调预习、实现和总结，每个实验都有明确的目标和学时分配。学生需要独立或团队合作完成实验项目，通过编写实验报告来巩固所学。实验资源主要来源于‘中文信息处理开放平台’或其他由教师提供的语料库。" 自然语言处理是一门融合了计算机科学、语言学和人工智能的交叉学科，它致力于让计算机能够理解和生成人类的自然语言。在这个课程实践中，学生将面临一系列挑战，例如： 1. 自动分词：这是自然语言处理的基础，涉及到识别文本中的单词边界。学生需要实现一种分词算法，理解词典的构建，并掌握基本的分词策略。 2. 词性标注：这个实验要求学生实现自动词性标注，即给每个词汇添加合适的语法标记，以帮助理解句子结构。这通常涉及到统计学习方法的应用。 3. 句法分析：通过实现基于概率上下文自由文法（PCFG）的句法分析算法，学生将学习如何解析句子的结构，这对于理解语言的深层含义至关重要。 4. 中文文本分类：这是一个团队项目，要求构建一个完整的文本分类系统，包括文本预处理、特征选择（如CHI和信息增益）、文本表示（如向量空间模型）、分类器（如KNN、朴素贝叶斯、支持向量机）以及分类效果的评估。 5. 中文信息处理应用研究：学生需要选择一个实际的信息处理应用场景，比如搜索引擎、信息过滤或自动文摘，探讨其工作流程，介绍关键技术，并分析该领域的研究现状和发展趋势。 这些实验不仅强化了理论知识，也锻炼了学生的团队协作和问题解决能力。通过实际操作，学生可以更好地理解和运用自然语言处理的复杂技术和工具，为将来在该领域的研究和开发打下坚实的基础。实验报告的撰写则有助于他们反思、总结经验，不断提高自身的实践技能。