《自然語言處理》

產(chǎn)品白皮書

目錄

1引言..............................................................................-3-

2產(chǎn)品概述.........................................................................-4-

2.1產(chǎn)品體系.................................................................-4-

2.2產(chǎn)品資源.................................................................-5-

3產(chǎn)品介紹..........................................................................-8-

3.1自然語言處理.............................................................-8-

3.1.1課程說明.............................................................-8-

3.1.2教學大綱..........................................................-11-

3.1.3教學指導..........................................................-16-

4配套產(chǎn)品......................................................................-21

4.1實驗設備...............................................................-21-

4.2軟件平臺...............................................................-24-

5技術支持......................................................................-27-

5.1.1升級服務..........................................................-27-

5.1.2師資培訓..........................................................-27-

1引言

中國人工智能發(fā)展迅猛，中國政府也高度重視人工智能領域的發(fā)展。預計到2020年,

中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1500億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。2017年全

球新興人工智能項目中，中國占據(jù)5巡，數(shù)量上已經(jīng)超越美國。但全球人工智能人才儲

備，中國卻只有5%左右，人工智能的人才缺口超過500萬。

人工智能是新興產(chǎn)業(yè)，雖然技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，但專業(yè)技術人才，以及兼顧人工

智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的跨界人才不充足，限制了產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及與實體經(jīng)濟的深度融合發(fā)展。

從人才數(shù)量和質量角度而言，我國人工智能領域專業(yè)技術人才數(shù)量不充足、經(jīng)驗不

豐富。截至2017年6月，中國共有592家人工智能公司，擁有員工約39200名。相比

之下，美國共有1078家人工智能公司，共有約78000名員工，數(shù)量達到我國的2倍。

我國從業(yè)經(jīng)驗10年以上的人工智能人才比例不足40%,而美國的這一比例則超過70%o

從人才培養(yǎng)角度而言，我國高校人工智能領域的學科建設、人才培養(yǎng)相對滯后。人

工智能涉及領域寬泛，相關領域學科資源分散，未能形成合力，培養(yǎng)人才的數(shù)量、質量

有待提升。目前，國內(nèi)開沒人工智能專業(yè)的高校數(shù)量較少、時間較短，學科實力不強。

美國國家科技委員會發(fā)布的2017年人工智能全球大學排名中前50名均位于歐美地區(qū)，

我國大學無一上榜。此外，國內(nèi)缺乏人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的跨界人才，不利于人工智能

在各垂直行業(yè)的應用推廣C

在此前提條件下，人工智能專業(yè)系列課程，注重課程內(nèi)容的改革，及時將新知識、

新技術、新產(chǎn)品引進課堂。根據(jù)專業(yè)特點及社會需要，進行課程綜合化改革，打破單一

課程體系，增加實用性強的內(nèi)容。課程以大量真實項目情景，企業(yè)級開發(fā)流程為基礎,

對人工智能項目案例進行深入分析，全程引導式學習開發(fā)，培養(yǎng)學生項目式開發(fā)能力與

思維，打造成為培養(yǎng)高技術應用型人才的精品課程。

21機器人操作系統(tǒng)4824240

22人工智能產(chǎn)業(yè)實訓6432320

23智能邊緣計算4824240

專業(yè)課程（選

24Web應用技術4824240

修）

25腦科學認知323200

人工智能基礎實訓（算法/嵌入式/

262w002w

視覺/語音）

人工智能綜合實訓（智物/智腦智

27實踐課程2w002w

控）

人工智能應用實訓（健康/家居/零

284w004w

售/交通/工業(yè)/安防/教育）

29AI+健康應用設計4w004w

30AI+家居應用設計4w004w

31實踐課程（選AI+零售應用設計4w004w

32修）AI+交通應用設計4w004w

33AI+工業(yè)應用設計4w004w

34AI+安防應用設計4w004w

人工智能專業(yè)系列課程表：

2.2產(chǎn)品資源

人工智能教學資源庫從整個學科人才培養(yǎng)和課程體系出發(fā)，提供一系列互相耦合的

課程資源，包括：培養(yǎng)方案、課程大綱、教學指導、課程講義、課程視頻、教學課件、

實驗手冊（教師版/學生版）、實驗資源、實驗視頻、課程題庫、崗位模型、評測系統(tǒng)等。

整個教學資源包提供線上和線下雙架構模式，讓老師教學更容易，讓學生學習更輕松。

培養(yǎng)方案、課程大綱、教學指導

課程講義、教學課件、課程視頻

實驗手冊、實驗資源、實驗視頻

向位模型、慕課系統(tǒng)、評測系統(tǒng)

人工智能教學資源庫按照核心課程、專業(yè)課程、實踐課程分類，全部采用項目驅動

式教學方法，內(nèi)容包含：項目介紹、項目場景、項目知識、模塊分解、任務項、任務步

驟、項目小結、項目思考等。

人工智能教學資源庫嚴格按照優(yōu)質特色校驗收標準和網(wǎng)絡課程視頻教學資源建設要

求進行設計，提供的素材包括教師資源、學生資源、線上資源，具體如下：

內(nèi)容資源形式建設標準

以行業(yè)人才需求作為學科建設標準，根據(jù)學校現(xiàn)有架

1.培養(yǎng)方案PDF

構進行定制的人才培養(yǎng)方案和課程體系。

提供課程完整的教學大綱，包含章節(jié)、項目模塊、知

2.課程大綱PDF識點、知識內(nèi)容、考核要求、課時安排、實驗內(nèi)容、

實驗要求等。

提供課程完整的單元教學設計，每個單元設計至少包

教師3.教學指導PDF含“教學目標設計、模塊設計、教學重難點、課前準

濟源備”等環(huán)節(jié).

64課時的講義不少于200頁，其他課時講義頁數(shù)按比

例調(diào)整，講義至少包含“項目介紹、項目場景、項目

4.課程講義出版教材

知識、模塊分解、任務項、任務步驟、項目小結、項

目思考”等。

PPT以項目導向、任務驅動形式組織授課內(nèi)容，注重用

5.教學課件PPT

表格和圖形展示，文字描述要精煉。

課程與實驗按照1：1比例搭配，各實驗內(nèi)容至少包含

6.實驗手冊教師版PDF“實驗目標、實驗環(huán)境、實驗步躲、質量保證、注意

事項”等部分。

7.實驗資源教師版源碼提供完整實驗、習題源代碼，實驗環(huán)境安裝包等。

8.實驗視頻視頻提供完整的實驗操作視頻。

每種類型題目數(shù)量不少于50個，題目總數(shù)不少于200

9.課程題庫XLS

題，題目類型涵蓋選擇、填空、判斷和簡答等題型。

64課時的講義不少于200頁，其他課時講義頁數(shù)按比

例調(diào)整，講義至少包含“項目介紹、項目場景、項目

1.課程講義出版教材

知識、模塊分解、任務項、任務步驟、項目小結、項

學生目思考”等。

資源64課時的課程提供不少于12個實驗，其他課時實驍數(shù)

2.實驗手冊學生版DOC量按比例調(diào)整，各實驗內(nèi)容至少包含“實驗目標、實

驗環(huán)境、實驗步驟、質量保證、注意事項”等部分。

3.實驗資源學生版源碼提供完整實驗源代碼，實驗環(huán)境安裝包等。

以行業(yè)人才需求作為學科建設標準，根據(jù)學?，F(xiàn)有架

1.培養(yǎng)方案網(wǎng)頁

構進行定制的人才培養(yǎng)方窠和課程體系。

提供課程完整的教學大綱，包含章節(jié)、項目模塊、知

2.課程大綱網(wǎng)頁識點、知識內(nèi)容、考核要求、課時安排、實驗內(nèi)容、

實驗要求等。

根據(jù)企業(yè)用人需求，及崗位的工作要求，對學科知識

3.崗位模型網(wǎng)頁

點進行評估，并通過雷達圖對技能指標進行展現(xiàn)。

按照微課標準構建的全套教材視頻，一線工程師授

線上4.課程視頻視頻

課，每個項目模塊分解為三個微視頻進行剖析講解。

資源

提供線上的課程講義，講義至少包含“項目介紹、項

5.課程講義網(wǎng)頁目場景、項目知識、模塊分解、任務項、任務步驟、

項目小結、項目思考”等。

PPT以項目導向、任務驅動形式組織授課內(nèi)容，注重用

6.教學課件網(wǎng)頁

表格和圖形展示，文字描述要精煉。

針對課程提供作業(yè)、練習、考試等多種形式的題庫及

7.評測系統(tǒng)網(wǎng)頁

知識評測，并對學員做多維成績分析及課程推送。

8.能力評測網(wǎng)頁對學員能力做多維度評估分析。

3產(chǎn)品介紹

3.1自然語言處理

3.1.1課程說明

《自然語言處理》是人工智能專業(yè)的核心基礎課程，可作為信息科學、計算機科學、

計算機應用、信號與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、電子與通信工程、模式識別與智能系

統(tǒng)等學科的專業(yè)基礎課教對。從人工智能技術架構來看，屬于技術層的核心技術。《自然

語言處理》課程要求具備Python語言知識基礎與數(shù)學基礎，側重于應用開發(fā)。

課程名稱學時課程內(nèi)容

本課程以全景式的視角，提供自然語言處理領域的基礎理論算

法知識，以及實際的行業(yè)應用案例，使學生能夠熟悉自然語言處

竄

理技術框架、自然語言處理領域的最新進展，培養(yǎng)學生理解自然

64

語言處理技術基本原理、靈活運用自然語言處理應用技術，熟悉

Q深度學習應用、自然語言處理云服務接口，掌握自然語言處理綜

《自然語言處理》合案例開發(fā)，培養(yǎng)學生在人工智能應用領域的工程實踐能力。

?課程簡介

本課程以全景式的視角，提供自然語言處理領域的基礎理論算法知識，以及實際的

行業(yè)應用案例，使學生能夠熟悉自然語言處理領域的最新進展，同時掌握自然語言處理

領域的應用技術，培養(yǎng)學生在人工智能應用領域的工程實踐能力。

?課程目標

課程知識目標：了解自然語言處理技術框架，掌握中文分詞、詞性標注、句法分析、

語義分析、語音識別、語音合成等自然語言處理技術原理，掌握文本分類、文本檢索和

信息提取、文本排重、文本摘要、文本主題分析、文本情感分析等自然語言處理應用，

熟悉智能問答、聊天機器人的深度學習應用，了解百度自然語言處理云服務文本處理接

口，掌握自然語言處理綜合案例開發(fā)。

課程技能目標：通過本課程的學習可以使學生掌握自然語言處理技術原理，掌握自

然語言處理應用技術，掌握自然語言深度學習應用，掌握深度學習應用百度自然語言處

理云服務文本處理接口的使用。掌握自然語言處理綜合案例開發(fā)，使學生具備自然語言

工程應用實踐能力。

?課程特色

課程系統(tǒng)地介紹了自然語言處理的基本原理、典型方法和實用技術，內(nèi)容包括中文

分詞、詞性標注、句法分析、語義分析、語音識別、語音合成、文本分類、文本檢索和

信息提取、文本排重、文本摘要、文本主題分析、文本情感分析、深度學習應月、自然

語言處理云服務、各類自然語言處理綜合案例、智能+產(chǎn)業(yè)應用。

?閱讀對象定位

講師、教務人員、教學管理人員。

?考核安排

筆試50%+平時成績20%+限時機試30$（實驗課評分）。

?教學實施安排

2+2模式，總學時64節(jié)，其中理論課32節(jié)，實踐課32節(jié)；兩節(jié)理論課后安排上機

或者間隔幾天安排上機；本課程保障了每個章節(jié)都有對應的上機實驗，請參照大綱排課。

?能力導圖

學習自然語言處理課程，通過自然語言概述、自然語言處理技術、自然語言處理應

用、深度學習應用、自然語言處理云服務、自然語言處理綜合應用幾個方面的能力考核

來評測學習效果。

《自然語言處理》能力導圖

優(yōu)秀入門

自然語言處理技術

自然語言處理應用

序號能力素質能力描述

了解自然語言處理應用領域、熟悉自然語言處理技術概述；掌

自然語言處理

1入門握自然語言處理技術框架：安裝自然語言處理庫Gensim和

概述（8~10）

Jieba；熟悉自然語言實臉平臺軟硬件設置。

熟悉自然語言處理應用領域、自然語言處理技術概述；掌握自

優(yōu)秀然語言處理技術框架；安裝自然語言處理庫Gensim和Jieba；

掌握自然語言實瞼平臺軟硬件設置。

了解自然語言處理技術的語言學基礎、掌握基與最大匹配算法

入門的中文分詞實現(xiàn)，中文依存分析，基于最大嫡的中文語義消歧

自然語言處理實現(xiàn)，使用PockertSphinx語音識別庫進行中文語音識別.

2

技術（7~9）熟悉自然語言處理技術的語言學基礎、掌握基與最大匹配算法

優(yōu)秀的中文分詞實現(xiàn)，中文依存分析，基于最大炳的中文語義消岐

實現(xiàn)，使用PockcrtSphinx語音識別庫進行中文語音識別。

了解文本分類、文本檢索和信息提取、文本排重、文本摘要、文

入門

自然語言處理本主題分析以及情感分析，掌握自然語言處理應用案例開發(fā)。

3

應用（7~9）熟悉文本分類、文本檢索和信息提取、文本排重、文本摘要、文

優(yōu)秀

本主題分析以及情感分獷，掌握自然語言處理應用案例開發(fā)。

了解信息檢索以及語義分析和文本檢索理論知識，熟悉并掌握

入門基于關鍵詞檢索的智能問答系統(tǒng)開發(fā)；熟悉并掌握基于語義分

深度學習應用析和文本檢索的聊天機器人開發(fā)。

4

（8~9）熟悉信息檢索以及語義分析和文本檢索理論知識，掌握基于關

優(yōu)秀鍵詞檢索的智能問答系統(tǒng)開發(fā)；掌握基于語義分析和文本檢索

的聊天機器人開發(fā)。

了解百度自然語言處理云服務、百度理解與交互平臺JNIT介

入門紹，掌握基于百度云服務的對話情緒識別應用開發(fā)；掌握基于

自然語言處理百度云服務的會話聊天機器人應用開發(fā)。

5

云服務（6?8）熟悉百度自然語言處理云服務、百度理解與交互平臺JNIT介

優(yōu)秀紹，掌握基于百度云服務的對話情緒識別應用開發(fā)；掌握基于

百度云服務的會話聊天機器人應用開發(fā)。

了解自然語言項目開發(fā)的流程與方法，掌握智能寫詩、聲紋識

自然語言處理入門

別開啟閘機、語音控制智能小車行駛等綜合項目開發(fā)。

6綜合應用

熟悉自然語言項目開發(fā)的流程與方法，掌握智能寫詩、聲紋識

（6~7）優(yōu)秀

別開啟閘機、語音控制智能小車行駛等綜合項目開發(fā)。

3.1.2教學大綱

自然語言處理

總學時64

PC機Pentium處理器雙核2GHz以上，內(nèi)存4GB以上，Windov/s7

理論課時32實踐課時32實踐要求

64位，自然語言賣給平臺實驗平臺.

自然語言處理是人工智能的核心領域之一,其目標是解決"讓機曲理解自然語言”的問鑒,被譽為人工智能領域”皇冠上的明珠".本課程涵蘢自然語言處理的基礎理

課程說明

論知識，并提供豐富的自然語言處理應用案例，支持學校進行自然語言處理領域的各種故學和實訓恬動.

本課程以全景式的視角,提供自然語言處理領域的基礎理論算法知識，以及實際的行業(yè)應用案例，使學生能夠熟悉自然語言處理領域的最新進展，同時竽舞自然語言處理

課程目標

領域的應用技術，培養(yǎng)學生在人工智能應用領域的工程實踐能力.

考核要求筆試50%+平時成績20%+限時機試30%

推薦敕材名統(tǒng)計自然語言處理（第二版）,清華大學出版社，宗慶成著

課程安排

理論課考核要求評時安排實驗課

了熟掌

宣講數(shù)章名講名課程內(nèi)容（知識點）理論工也上機實驗實驗指標

解悉握

1.自然語言處理歷史和流派■

模塊一自然語言2、自然語言處理發(fā)展現(xiàn)狀和

自然語言處理極■22L自然語言實驗平臺Dem。物思自然語言實物平臺使用

第一章處理介紹趨勢

述

3、自然語言處理應用稅域■

1.自然語言處理技術概述■22自然語言庫正常使用

2.自然語言處理陣Gonsim

■

模塊二自然語言介紹L安裝自然語言處理庫

處理技術框架3、自然語言處理庫Jieba介Gensim和Jieba

■

紹

1、中文分詞介紹■1、基于最大匹配算法的中文分

模塊一中文分詞22案怪基本的中文分詞算法

2.中文分詞常用算法■詞實現(xiàn)

1.施磔■1,基于平均蝴機與盼馬科夫

模塊二詞性標注22掌?；镜脑~性標注算法

2.中文停用詞處理■謎的中文詞性標注

1.語法形式化介紹■

模塊三句法分析2.柢軍上下文無關句法分析■22L中文依存句法分析掌喔中文依存句法分析算法

3,依存句法分析■

自然語言處理技語義消政■

第二章1.

術1、基于最大墻的中文語義i肖歧拳械中文語義分析級別算法

模塊四語義分析2.指代消解■22

實現(xiàn)原理

3、語義相似度分析■

1.語音識別總體介紹■

2.16馬爾科夫鏈聲學模型■1、使用PocketSphinx語音識掌18中文語音識別框架和算

模塊五語音識別22

3、PocketSphinx語音識別別庫進行中文語音識8!)法建

■

庫使電

1.常見語音合成方法■1,使用語音合成庫pyttsx3來拿喔基本的語音合成原理與

模塊六語音合成22

2.pyttsx3實現(xiàn)語音合成■實現(xiàn)語音合成應用

第二章模塊一文本分類1.文本分類介紹■221、基于K近鄰算法的文本分類

2.發(fā)于監(jiān)督式機理學習算法

■常位文本分類處理流程和管

的文本分類

法艇

3、文本聚美分折■

1、信息提取介紹■

模塊一文本檢索熟悉中文關鍵詞檢索技術框

2、中文關鍵詞檢索■22L計箕關櫻詞的TF-IDF指標

和信息提取架f哄現(xiàn)

3.文本信息提取■

1.文本相似度計算■

1,基于余弦相似度的文本相似拿捍中文文本相似度分析算

模塊三文本排王2、關鍵詞排重■22

度分析法原理

自然語言處理應3、Smhash算法介紹■

用1.基于關鍵詞的抽取式文本

■

摘要1,基于TextRank用去的文木掌屋中文文木白動摘要0注

模塊四文本摘要22

2、基于TextRank算法的文自動摘要原理

■

本摘要

模塊五文本主題1.文本主題分析介紹■1、基于潛在語義分析的文本主完握中文文本主題分析算法

22

分析2、潛在語義分折模型■理分析原陛

L基于情感詞典的文本情感

■

模塊六文本情屜分析L基于支持向量機SVM模型的

22掌握中文情感分析算法原理

分析2、基于機署學習的中文文本中文文本情砥分析

■

情惑分析

1、智能問答系統(tǒng)介紹■

1、基于關颼詞檢索的智能問答

模塊一智能問答2,基于信息檢索的智能問答22掌握智能問答系統(tǒng)實現(xiàn)原理

第四重深度學習應用■系統(tǒng)實現(xiàn)

系虢

1.8!反機器人技術介紹■22熙也聊天機器人實現(xiàn)原理

?？於奶鞕C罪2.基于語義分析和文本檢索1.笈于語義分析和文木檢索的

■

人的聊天機，器人實現(xiàn)聊天機器人實現(xiàn)

1、百度自然語言處理云服務

■

模塊一百度對話介紹1、福于百度云服務的語音識別琪膘百度自然語言處理云服

22

情緒識8()2.基于百度云服務的對話情和文本情感分析務鞫用模式

■

結識別

1,百度文本情感分析云服務

■

模塊二百度文本接口1、基于百度云服務的文本情感掌限百度文本情感分析云服

22

情感分析2,基于百度云服務的文本情分析務調(diào)用方法

■

感分析

自然語言處理云1、百度文本糾錯云服務接口■

第五章模塊三百度文本掌械百度文本糾錯云服務調(diào)

服務2、基于百度云服務的文本糾221、基于百度云服務的文本糾退

糾錯■用方法

錯

1.百度文本審核云服務接口■

模塊四百度文本琪牌百度文本審核云服務調(diào)

2、基于百度云服務的文本市221、基于百度云服務的文本審核

審核■用方法

核

1、百度理解與交互平臺

■

模塊五會話聊天UN「介紹1、基于百度理解與交互平臺掌牌百度理解與交互平臺

22

機器人2,基于百度云服務的會話聊UNIT的外賣訂餐機器人UNIT"的調(diào)用方法

■

天健人

1、Encoder-Decoder框架■1.Encoder-Decoder柩架，掌喔智能自動生成詩歌的原

模塊一智能寫詩22

自然語言處期2、智能自動生成詩歌■自動生成詩歌理與應用

第六章

模塊二聲紋識別1.聲紋識號)技術介紹■1、語自識別說話人拄制閘機開華應聲紋識別技術與嵌入式

22

開啟閘機2、聲紋識別開啟閘機■關系優(yōu)集成的應用原理

模塊三語音拄制1、自動行荻智能小車介紹■學IE語音識別技術在自動罵

22L語音控制智能4庫行駛

智初中2.語音控制智能小車行駛■駛稅域的應用原理

中智訊人工智能專業(yè)學科課程白皮書

ZONGSION

3.1.3教學指導

《自然語言處理》從自然語言處理的概念認知進行介紹，然后對自然語言處理技術

比如：詞法、句法、語義分析等基礎語言知識有一定了解后，完成相應的案例開發(fā)，加

深自然語言處理技術的應用。在有一定開發(fā)基礎后進入深入學習應用，通過具體案例，

掌握深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡框架以及實現(xiàn)。介紹了百度自然語言處理云服務接口與應用，最

后通過自然語言與物聯(lián)網(wǎng)技術的集成，完成相關綜合案例的綜合訓練。教學內(nèi)容包含一

下部分：

?自然語言處理概述：熟悉自然語言處理技術概述、自然語言處理庫介紹與安裝，

機器語言軟件運