北大计算语言学：自然语言处理基础课程

"北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 1_自然语言处理概论 共48页.pptx" 本课程是北京大学计算语言学研究所开设的一门深入探讨自然语言处理（NLP）的专业课程。课程旨在为学生提供一个全面的NLP基础知识框架，适合对NLP感兴趣的各个层次的学生。课程内容涵盖广泛，由浅入深，旨在帮助初学者或有一定基础的学习者回顾和深化理解。 课程内容包括但不限于以下几个方面： 1. **自然语言处理概论**：介绍NLP的基本概念，阐述其在人工智能领域的重要性，以及在文本分析、信息检索、机器翻译等领域的应用。 2. **机器学习与自然语言处理**：讲解如何利用机器学习算法处理自然语言问题，如监督学习、无监督学习和强化学习在NLP中的应用。 3. **n元模型**：介绍n元语法模型，如二元模型、三元模型等，以及它们在语言建模和概率分析中的作用。 4. **数据平滑技术**：讨论在n元模型中处理未知词或低频词的方法，如Kneser-Ney平滑、Laplace平滑等。 5. **汉语分词**：讲述中文文本处理的关键步骤——分词，及其在实际应用中的挑战和解决方案。 6. **隐马尔科夫模型（HMM）**：介绍HMM的基本原理和在词性标注、语音识别等问题中的应用。 7. **词类标注**：讲解如何使用HMM或其他模型进行词汇的语义分类，如名词、动词等的识别。 8. **条件随机场（CRF）与最大熵模型（ME）**：探讨这两种统计建模方法在序列标注任务中的优势。 9. **常见深度学习模型**：涵盖RNN、LSTM、GRU、Transformer等深度学习架构在NLP中的应用。 10. **词向量**：介绍词向量表示，如Word2Vec、GloVe等，及其在捕捉词汇语义关联上的贡献。 11. **句法分析**：涵盖基于上下文无关文法的句法分析方法，以及PCFG（概率上下文无关文法）和统计句法分析。 12. **依存句法分析**：介绍依存句法结构，及其在理解和生成自然语言句子中的作用。 13. **话题模型**：讨论LDA等话题模型在文本挖掘和信息抽取中的应用。 14. **机器翻译**：概述机器翻译的基本原理和技术，如统计机器翻译和神经机器翻译。 课程强调理论与实践相结合，要求学生不仅理解基本概念，还要能够运用所学知识解决实际问题。课程参考了多本权威教材，包括《计算语言学概论》、《Speech and Language Processing》、《Neural Network Methods for Natural Language Processing》等，为学生提供了丰富的学习资源。课程对选课者有一定专业要求，需要学生有扎实的数学和编程基础，同时，课程对出勤和作业有严格要求，以确保学生能充分理解和掌握课程内容。