自然语言处理课程设计-基于深度学习的自然语言处理文本分类系统设计与实现

内容概要：本文档介绍了一门自然语言处理课程的设计实例，重点在于构建一个基于深度学习的文本分类系统。通过数据预处理、模型训练、模型评估和预测模块的详细设计，帮助学生深入理解文本分类任务及其核心技术。具体内容包括数据清洗、分词、词向量构建、卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的模型构建与训练、性能评估指标计算及结果分析。 适合人群：适合具有编程基础的本科生或研究生，特别是对自然语言处理感兴趣的计算机科学专业学生。 使用场景及目标：通过该课程设计，学生能够掌握文本分类的基本原理和技术实现方法，提高编程能力和数据分析技能，最终能够独立设计并实现一个完整的文本分类系统。 其他说明：课程设计不仅提供了理论讲解，还包含详细的代码实现步骤，可以帮助学生更好地理解和实践相关概念和技术。未来发展方向包括使用更先进的模型、多模态融合、无监督学习和领域适应性等方面。