自然语言处理课程讲义

简介：
本《自然语言处理课程讲义》系统介绍文本处理技术与应用，涵盖词法分析、句法语义理解及机器翻译等核心内容，适合计算机科学及相关专业师生参考学习。 自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，研究如何让计算机理解和生成人类的自然语言。哈尔滨工业大学刘挺教授所讲授的自然语言处理课程被业界广泛认为是一流的教学资源，并深受学习者的欢迎。这门课涵盖了从基础理论到前沿技术的内容，旨在帮助学生深入理解自然语言的本质及其在实际应用中的技巧。 该课程可能包括以下核心知识点： 1. **语言模型**：这是NLP的基础部分，用于评估句子的概率值。常见的有n-gram模型、隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF），以及近年来流行的基于神经网络的模型如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）及Transformer。 2. **词法分析**：也称为分词，是将连续文本序列分割成有意义词汇单元的过程。这是很多NLP任务的基础步骤，包括词性标注、命名实体识别等。 3. **句法分析**：通过解析句子结构来确定单词之间的关系，例如依赖关系和构成成分分析，有助于理解句子的深层含义。 4. **语义分析**：涉及对词语及整个句子意义的理解。这包含词义消歧、情感评估、实体识别与信息抽取等任务。现代工具包括词向量模型（如Word2Vec、GloVe）以及预训练语言模型（如BERT、ELECTRA），它们极大地促进了语义分析的发展。 5. **机器翻译**：自动将一种自然语言文本转换为另一种语言，涉及到编码-解码架构、注意力机制和多任务学习等技术。 6. **对话系统**：模仿人类进行交互的程序设计。这包括基于规则的方法、统计模型以及现代生成式对话模型的应用。 7. **信息检索与问答系统**：帮助用户从大量文本数据中找到所需的信息，涉及关键词搜索、语义匹配及复杂查询理解等技术。 8. **文本分类与情感分析**：自动将文档归类到预设类别或评估其情绪倾向。例如新闻报道的分类和社交媒体上的情绪检测。 9. **文本生成**：利用深度学习方法产生新的有意义的文字内容，如文章摘要、故事创作及代码生成等应用领域。 10. **对抗性攻击与防御策略**：针对NLP模型设计恶意输入（比如文本混淆或对抗样本），并提出相应的防护措施以增强系统的鲁棒性。 11. **知识图谱构建和利用**：建立实体及其关系的结构化数据库，用于智能问答、推荐系统等应用场景。 刘挺教授的教学内容结合了理论讲解与实际案例分析，旨在使学生掌握NLP的核心概念和技术，并跟上最新的研究进展。通过这门课程的学习，学生们不仅能提高对自然语言的理解能力，还能获得开发和优化NLP系统的实践经验。对于希望在AI领域尤其是自然语言处理方向发展的学习者来说，这是一个非常宝贵的教育资源。