自然语言理解（刘贵全）
2024春 2023春 2022春 2021春 2020春 2019春 2018春 2017春 2016春 2015春 课程号：COMP6210P01
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8.0(4人评价)
8.0(4人评价)
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
| 选课类别：专业 | 教学类型：理论实验课 |
| 课程类别：研究生课程 | 开课单位：计算机科学与技术系 |
| 课程层次：硕士 | 学分：3.5 |
课程主页：暂无（如果你知道，劳烦告诉我们！）
简介
最后更新：
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与机器(计算机)之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制自然语言的计算模型，并在机器(计算机)上进行实现。
本课程主要介绍自然语言理解的基本理论和方法。整个课程分八章讲解。第一章为绪论部分，介绍自然语言理解的基本概念和发展进程。第二章到第四章主要讲述语法分析方面的内容，包括词法分析、句法、特征与扩充文法、自然语言文法和高效分析方法。第五章和第六章介绍语义分析方面的内容，包括语义语法、格语法、歧义消解知识工程等。第七章介绍统计语言模型，包括N元语法模型与应用、数据平滑技术等。介绍自然语言理解的最新进展与应用。
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学期
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4条点评
匿名用户
2023春
- 课程难度：中等
- 作业多少：很少
- 给分好坏：一般
- 收获大小：一般
- 难度：中等
- 作业：很少
- 给分：一般
- 收获：一般
1. 签到：课程全程无签到，从第三周开始只有三四十个人在教室
2. 作业：没有留小作业，就是最后结课大作业里给了3道题目（基于seq2seq的机器翻译、基于Transformer的机器翻译、基于BERT的命名实体识别），3道都要做，最多可以3人组队，平均下来一人一道题，作业量不大
3. 给分：今年助教比较严格，组织了大作业答辩，最终分数=报告*30%+答辩*70%，答辩时助教会随机问问题，比如Transformer的输入是什么、遮蔽语言模型是什么等等（问题很随机，范围很广还难以准备，就这一点最让人担心）。说是平均分在80左右，但最终给分可能会偏高一点（打分表上给我写了80/81，系统里查到了85）
4. 学到的东西：微乎其微，想学习NLP类知识不如去看李沐老师的教程
