1、ythonpython PAGE PAGE 9 / 9python 自然語言處理教學(xué)大綱課程名稱：python 自然語言處理適用專業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、人工智能、大數(shù)據(jù)等專業(yè)先修課程：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、Python 程序設(shè)計(jì)語言總學(xué)時(shí)：56學(xué)時(shí)授學(xué)時(shí)：30學(xué)實(shí)驗(yàn)（上機(jī)）學(xué)時(shí)：26學(xué)時(shí)一、課程簡(jiǎn)介PythonPythonPythonPythonSklearn 和 NLTK二、課程內(nèi)容及要求1（2主要內(nèi)容：人工智能發(fā)展歷程自然語言處理機(jī)器學(xué)習(xí)算法自然語言處理相關(guān)庫語料庫基本要求：了解人工智能發(fā)展歷程、自然語言處理相關(guān)內(nèi)容；機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)概念；了解基于 Python 與自然語言處理的關(guān)系

2、；了解語料庫的相關(guān)概念。重點(diǎn)：自然語言處理相關(guān)內(nèi)容、機(jī)器學(xué)習(xí)算難點(diǎn)：基于Python的相關(guān)庫2Python（2主要內(nèi)容：pythonPythonpython代碼書寫規(guī)則基本要求了解 python簡(jiǎn)介、熟悉Python解釋器、掌握python編輯器、了解代碼書寫規(guī)重點(diǎn)：掌握python編輯器、了解代碼書寫規(guī)則難點(diǎn)：掌握python編輯器第3章 Python數(shù)據(jù)類型（4學(xué)時(shí)主要內(nèi)容：常量、變量和表達(dá)式基本數(shù)據(jù)類型運(yùn)算符與表達(dá)式列表元組字符串字典集合基本要求：理解數(shù)據(jù)類型的概念、作用以及Python 語言的基本數(shù)據(jù)類型；掌握常量、變量基 本概念；掌握Python 語言各類運(yùn)算符的含義、運(yùn)算符的優(yōu)先級(jí)

3、和結(jié)合性、表達(dá)式的構(gòu)成以及表達(dá)式的求解過程。掌握序列基礎(chǔ)知識(shí)；熟練掌握列表的定義、常用操作和常用函數(shù)；熟練掌握元組的 定義和常用操作；熟練掌握字典的定義和常用操作；掌握字符串格式化、字符串截取的方法；理解 與重 點(diǎn)：數(shù)據(jù)類型的作用、變量的定義，各類運(yùn)算符以及構(gòu)成的表達(dá)式的求解。序列、列表、元組的定義和常用操作。字典、集合的定義和常用操作。難 點(diǎn)：4Python（4）主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)輸入與輸出順序結(jié)構(gòu)單分支選擇結(jié)構(gòu)雙分支選擇結(jié)構(gòu)多分支選擇結(jié)構(gòu)whilefor循環(huán)的嵌套基本要求：掌握程序的三種基本結(jié)構(gòu)；掌握順序結(jié)構(gòu)程序設(shè)計(jì)；熟練掌握Python 語言中輸入輸出格式的規(guī)則和用法。熟練掌握if 語句的三

4、種形式和用法以及if 語句的嵌套使用；掌握分支結(jié)構(gòu)的應(yīng)用。熟練掌握循環(huán)結(jié)構(gòu)while、for 語句的規(guī)則和用法；熟悉continue、break、pass 語句的用法；掌握循環(huán)結(jié)構(gòu)的嵌套規(guī)則。重 點(diǎn)：ifwhile、for循環(huán)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用。難 點(diǎn)：格式化輸出的規(guī)則和用法。分支結(jié)構(gòu)的應(yīng)用。循環(huán)的嵌套。第 5 章 Python 函數(shù)（4 學(xué)時(shí)）主要內(nèi)容：函數(shù)聲明與調(diào)用函數(shù)傳參lambda遞歸函數(shù)基本要求：理解函數(shù)的作用；熟練掌握函數(shù)定義和函數(shù)調(diào)用的規(guī)則和用法；掌握函數(shù)參數(shù)傳遞的規(guī)則和用法；lambda 函數(shù)；理解函數(shù)的嵌套和遞歸調(diào)用。重 點(diǎn)：函數(shù)的作用、定義和調(diào)用；參數(shù)分類。難 點(diǎn)：函數(shù)的參數(shù)傳遞、

5、遞歸調(diào)用。第 6 章 Python 數(shù)據(jù)分析（4 學(xué)時(shí)） 1.科學(xué)計(jì)算2. NumpyScipymatplotlibPandasSeaborn基本要求：了解科學(xué)計(jì)算的基本概念；掌握Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、Seaborn 的函數(shù)使用方法重點(diǎn)：Numpy、Scipy、matplotlib和難點(diǎn)：Numpymatplotlib和Pandas7SklearnNLTK（4主要內(nèi)容：Sklearn2 基于Sklearn 機(jī)器學(xué)習(xí)3. NLTKNlTKNlTK基本要求：了解 Sklearn 的基本功能，數(shù)據(jù)集，了解基于Sklearn 機(jī)器學(xué)習(xí)流程。了解NLTK 的基本功能

6、、 NLTK 語料庫以及NL 文本分類。重點(diǎn)：Sklearn與NLTK 難點(diǎn)：Sklearn與第 8 章 語料清洗（4 學(xué)時(shí)） 主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)清洗方法缺失值清洗異常值清洗2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換3 missingno 4 詞云基本要求：了解數(shù)據(jù)清洗，掌握缺失值、異常值和重復(fù)值的處理方法；掌握missingno 和詞云使用方法重點(diǎn)：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗難點(diǎn)：缺失值、異常值和重復(fù)值清洗方第9章特征工程（4學(xué)時(shí)）主要內(nèi)容：特征預(yù)處理規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)化魯棒化正則化獨(dú)熱編碼CountVectorizerTF-IDF基本要求： 了解特征預(yù)處理， 掌握規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化的處理方法。掌握獨(dú)熱編碼、CountVectorizer 和T

7、F-IDF 基本原理和使用方法重點(diǎn)：特征工程預(yù)處理、獨(dú)熱編碼難點(diǎn)：獨(dú)熱編碼CountVectorizer 第10章中文分詞（4學(xué)時(shí)）主要內(nèi)容：常見中文分詞方法基于規(guī)則和詞表方法基于統(tǒng)計(jì)方法JiebaHanLP基本要求：了解常見中文分詞方法，掌握J(rèn)ieba 分詞庫和HanLP 分詞庫重點(diǎn)：Jieba分詞庫和HanLP分詞庫難點(diǎn)：Jieba分詞庫和HanLP分詞第11章文本分類（4學(xué)時(shí)）主要內(nèi)容：歷史回顧貝葉斯定理樸素貝葉斯分類GaussianNBMultinomialNBBernoulliNB支持向量機(jī)線性核函數(shù)多項(xiàng)式核函數(shù)高斯核函數(shù)貝葉斯進(jìn)行垃圾郵件分類基本要求：了解文本分類的歷史回顧、文本分

8、類的相關(guān)方法；掌握貝葉斯定理、樸素貝葉斯分類；了解支持向量機(jī)原理，掌握線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)和高斯核函數(shù)。重點(diǎn)：貝葉斯定理、樸素貝葉斯分類難點(diǎn)：樸素貝葉斯分類、支持向量機(jī)分第12章文本聚類（4學(xué)時(shí)）主要內(nèi)容：文本聚類步驟主成分分析KmeansKmeans調(diào)整蘭德系數(shù)輪廓系數(shù)掌握Kmeans基本要求：了解文本聚類步驟，掌握主成分分析、掌握 Kmeans 算法步驟，掌握調(diào)整蘭德系數(shù)和輪廓系數(shù)、掌握Kmeans 進(jìn)行英文和中文聚類重點(diǎn)：聚類算法、主成分分析k-means算法步驟難點(diǎn)：主成分分析K-means算法流程，Kmeans進(jìn)行英文和中文聚第13章指標(biāo)評(píng)價(jià)（4學(xué)時(shí)）主要內(nèi)容：混淆矩陣準(zhǔn)確率精確

9、率召回率F1 scoreROC 曲線AUC分類評(píng)估報(bào)告中文分詞的指標(biāo)未登錄詞和登錄詞召回率基本要求：F1 scoreROC 曲線、AUC 面積和分類重點(diǎn)：混淆矩陣和分類評(píng)估報(bào)告難點(diǎn)：混淆矩陣、精確率與召回率ROC 曲線AUC 面中文分詞的指標(biāo)、未登錄詞和錄詞召回率。第14章信息提取（4學(xué)時(shí)主要內(nèi)容：相關(guān)概念信息信息熵互信息正則表達(dá)式基本語法re3 命名實(shí)體4 馬爾可夫模型基本要求：了解信息提取的相關(guān)概念，如信息、信息熵、互信息等。掌握正則表達(dá)式的基本語法和 re 模塊。了解命名實(shí)體和馬爾可夫模型的特點(diǎn)和使用方式。重點(diǎn)：正則表達(dá)式的基本語法和re 模塊、馬爾可夫模難點(diǎn)：正則表達(dá)式的基本語法和re

10、模塊第 15 章 情感分析（4 學(xué)時(shí)） 主要內(nèi)容：情感分析概述基于情感詞典方法textblob分句和分詞詞性標(biāo)注情感分析snownlp分詞詞性標(biāo)注斷句情緒判斷小說人物情感分析電影影評(píng)情感分析textblob 和 snownlp掌握小說人物和電影影評(píng)情感分析重點(diǎn)：掌握textblob和 snownlp難點(diǎn)：掌握textblob和 snownlp、掌握小說人物和電影影評(píng)情感分析三、教學(xué)安排及學(xué)時(shí)分配四、考主要內(nèi)容自然語言處理概述2自然語言處理概述22Python 語言簡(jiǎn)介22Python 數(shù)據(jù)類型224Python 流程控制224Python 函數(shù)224Python 數(shù)據(jù)分析224Sklearn 和NLTK224語料清洗224特征工程224中文分詞224文本分類224文本聚類224指標(biāo)評(píng)價(jià)224信息提取224情感分析22430265