山东大学软件学院：深度学习视角下的自然语言处理教学大纲

《山东大学软件学院《自然语言处理》教学大纲》详细规划了这门课程的教学内容和目标，旨在培养学生的专业技能与创新能力。该课程主要围绕自然语言处理(NLP)，这是信息技术领域的一个关键分支，特别是在人工智能领域中扮演着核心角色。NLP涉及计算机理解和生成人类语言的能力，广泛应用于搜索引擎、广告推荐、客服交互、机器翻译和学术文本分析等领域。 课程由孙宇清教授编写，强调理论与实践相结合的教学模式。课程教学目标明确，旨在使学生掌握基础的自然语言处理技术概念，理解并能运用深度学习框架解决实际问题。通过授课、习题课、课堂讨论等形式，提升学生的理论素养和实践操作能力，鼓励他们对理论知识进行深入思考，寻求理论与应用的创新结合。 教学内容涵盖了语言学基础知识，自然语言处理的基本理论和方法，以及现代工具的学习与使用，包括针对特定任务的改进技术和方法。学生还将被训练设计解决方案、系统实现和自主学习的能力，以适应不断发展的前沿问题。 学时分配和考核方式上，课程强调实验、作业、大作业（选做）、期中考试（可选）和期末考试的综合评价，其中平时成绩占60%，期末考试占40%。教材推荐包括经典的《Speech and Language Processing》、《自然语言处理综论》（第二版）以及实战导向的《Python自然语言处理》等，为学生提供了丰富的学习资源和深入理解的途径。 山东大学软件学院的《自然语言处理》课程不仅注重理论知识的传授，更侧重于培养学生解决实际问题的能力，为他们在人工智能领域的发展打下坚实的基础。