課題文本分類：網(wǎng)上購物評價分類建議課時1課時課型新知學習課（）原理探究課（√）綜合應(yīng)用課（）其它_____（）教學背景分析隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，對浩如煙海的文獻、資料和數(shù)據(jù)進行表示處理、自動分類、組織管理，已經(jīng)成為一個重要的研究課題。文本分類（textcategorization）是一種對文本數(shù)據(jù)進行處理的基礎(chǔ)技術(shù)，學生在前面的學習中接觸較少。本節(jié)課以“網(wǎng)上購物評價分類、新聞分類”等問題情境引入，幫助學生理解文本分類基本概念及其應(yīng)用，并以新聞文本分類為例，要求學生通過人工智能實驗平臺探究文本分類的原理，理解文本分類的核心算法，讓學生在探索、應(yīng)用和實踐中對自然語言處理技術(shù)有更深入的理解。學習目標1.了解文本分類基本概念和文本分類系統(tǒng)。2.理解文本特征選取與權(quán)重計算的基本方法，掌握TF-IDF算法。3.理解樸素貝葉斯原理及其應(yīng)用。學習重難點1.學習重點（1）了解文本分類基本概念和文本分類系統(tǒng)。（2）理解文本特征選取與權(quán)重計算的基本方法，掌握TF-IDF算法。2.學習難點（1）理解樸素貝葉斯原理及其應(yīng)用。課前準備教材，教學課件，平板電腦，人工智能實驗平臺（含“文本分類”實驗），學習單，閱讀材料“自動提取關(guān)鍵詞：TF-IDF統(tǒng)計方法解讀”。教學過程設(shè)計教師活動學生活動環(huán)節(jié)一：新課引入教師活動：1.創(chuàng)設(shè)情境：要求學生扮演新聞社編輯角色，對給定的2則新聞進行分類，并回答分類依據(jù)。2.通過人工分類與機器自動分類的對比，引出本節(jié)課的主題——文本分類。3.啟發(fā)學生思考：計算機是否能夠正確理解評論者要表達的意思？引出理解語言的復雜性及機器理解語言的一般方法，即將文本想要表達的內(nèi)容劃分到正確的類型中。學生活動：1.新聞分類，并回答分類依據(jù)。2.理解文本分類產(chǎn)生的原因。3.積極思考。設(shè)計意圖：通過創(chuàng)設(shè)“新聞社編輯”情境，讓學生體驗人工分類的過程，進而對比人工分類和機器自動分類，順利引出本節(jié)課的學習主題——文本分類。 環(huán)節(jié)二：新知學習（一）認識文本分類教師活動：1.講解文本分類的產(chǎn)生背景、基本概念和文本分類在生活中的實際應(yīng)用，如購物評價分類系統(tǒng)、新聞題材分類系統(tǒng)、垃圾郵件識別系統(tǒng)等。2.啟發(fā)學生思考：機器是如何進行文本分類的？引出最常用的一種分類方法，即關(guān)鍵詞分析。學生活動：1.了解文本分類的產(chǎn)生背景、基本概念和實際應(yīng)用。2.積極思考，知道關(guān)鍵詞分析是文本分類最常用的一種分類方法。設(shè)計意圖：采用教師講授形式幫助學生理解文本分類的基本概念及其應(yīng)用，并啟發(fā)學生思考文本分類的原理，激發(fā)學習興趣。 環(huán)節(jié)三：新知學習（二）文本分類的原理教師活動：1.組織學生開展感知體驗5-5：探究文本分類的方法。（1）提出任務(wù)：獨立尋找給定兩節(jié)文本的關(guān)鍵詞，將結(jié)果填寫在表5-5中，然后小組合作分析思考題（1）、（2）。（2）課堂巡視，解決小組合作中存在的問題。（3）組織學生分組匯報，匯報要點包括任務(wù)完成情況和過程體會。（4）結(jié)合各小組的匯報結(jié)果，進行總結(jié)，幫助學生明確人工分類和機器自動分類的區(qū)別，即人依據(jù)主觀感受和經(jīng)驗進行判斷，而機器則是通過大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計算法進行判斷。2.布置小組活動1:探究文本分類的原理。（1）小組劃分，每4-6人一組。（2）說明活動步驟與要求：閱讀材料“自動提取關(guān)鍵詞：TF-IDF統(tǒng)計方法解讀”（閱讀材料源文件詳見本課時素材資源），理解TF-IDF算法。打開平板人工智能實驗平臺，選擇“文本分類”實驗，感受機器對新聞文本進行分類的過程，填寫學習單。（3）課堂巡視，解決小組合作過程中的疑問。（4）組織學生分組匯報，匯報要點包括實驗過程和實驗中遇到的困難及解決辦法?；顒?建議時長：20分鐘。3.教師總結(jié)（1）以第一條新聞為例，介紹機器新聞文本分類初體驗的實驗結(jié)果，展示學習單填寫參照，總結(jié)學生開展原理探究的4個步驟。（2）展示中文分詞的實驗過程，講解停用詞的概念和新聞分詞的結(jié)果，強調(diào)灰色字體即為停用詞。（3）展示“詞袋模型”的實驗過程，強調(diào)詞匯表是分詞及統(tǒng)計詞語在文檔中出現(xiàn)次數(shù)的判斷依據(jù)。（4）展示特征提取的實驗過程，結(jié)合提供給學生的閱讀材料“自動提取關(guān)鍵詞：TF-IDF統(tǒng)計方法解讀”，再次講解TF-IDF統(tǒng)計方法的計算過程，幫助學生鞏固理解文本特征選取與權(quán)重計算的基本方法，讓學生點擊不同的詞語，查看其TF-IDF的值，判斷該文檔的關(guān)鍵詞。（5）展示分類預測的實驗過程，在前面的實驗過程中，學生對于樸素貝葉斯分類法產(chǎn)生疑問，詳細講解樸素貝葉斯算法的思想和計算公式，并以小飛去超市的案例講解樸素貝葉斯算法計算過程，進而讓學生自主探究分類預測中新聞分類預測概率的計算過程。學生活動：1.開展感知體驗5-5：探究文本分類的方法。（1）明確任務(wù)內(nèi)容與要求。（2）組內(nèi)分工，開展小組任務(wù)。（3）按照教師要求分小組匯報。（4）記錄教師總結(jié)中的要點。2.各小組分工協(xié)作完成活動1。（1）按要求完成分組。（2）明確活動步驟與要求。（3）組內(nèi)分工，合作完成活動1。（4）按照教師要求分小組匯報。3.記錄教師總結(jié)中的要點。（1）對照、補充學習單。（2）理解中文分詞過程和停用詞的概念。（3）理解詞匯表的作用。（4）結(jié)合閱讀材料，理解TF-IDF算法，判斷文檔的關(guān)鍵詞。（5）結(jié)合教師的講解，理解樸素貝葉斯分類法的計算過程和中心思想，進一步探究分類預測中新聞分類預測概率的計算過程。設(shè)計意圖：通過感知體驗5-5，幫助學生明確人工分類和機器自動分類的區(qū)別，即人依據(jù)主觀感受和經(jīng)驗進行判斷，而機器則是通過大數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計算法進行判斷。為了讓學生理解文本分類的核心算法，如TF-IDF算法、樸素貝葉斯算法等，首先讓學生閱讀材料“自動提取關(guān)鍵詞：TF-IDF統(tǒng)計方法解讀”，初步理解TF-IDF算法的基本思想，接著要求學生通過人工智能實驗平臺探究文本分類的原理，最后通過實驗要點總結(jié)，系統(tǒng)介紹TF-IDF算法和樸素貝葉斯算法，解決學生實驗過程中的疑問，學生在探索、應(yīng)用和實踐中能夠?qū)ψ匀徽Z言處理技術(shù)有更深入的理解。環(huán)節(jié)四：總結(jié)歸納教師活動：1.通過提問引導學生回顧本節(jié)課所學知識點，問題如下：（1）什么是文本分類，它在生活中有哪些應(yīng)用？（2）TF-IDF算法和樸素貝葉斯算法在文本分類中的作用是什么？學生活動：1.回答問題，鞏固新知。設(shè)計意圖：通過提問幫助學生回憶本節(jié)課所