自然语言理解实验指导书（本科用）1

自然语言处理是一门涵盖多个领域的复杂科学，涉及计算机科学、人工智能和语言学等多个学科。在本科阶段，学生通常会通过一系列实验来学习和实践这些概念。以下是对所提及的六个实验的详细解释： 实验一“语料库的收集与整理”主要目标是让学生理解和掌握词频统计以及N-gram文法。实验内容包括使用Python、C++或Java等编程语言，编写程序读取不同编码格式的文本，统计词频，并存储为词典。这一过程对于语言模型的建立和文本分析至关重要。 实验二“词汇知识库使用技术”旨在教授学生如何从词典中生成文本内容。实验步骤包括加载词典，使用随机或N-gram算法生成文本，这有助于理解和实现文本生成技术，例如自动生成宋词或新闻内容。 实验三“中文分词技术应用”关注的是中文分词的基础和应用。学生将学习FMM、BMM或基于N-gram的分词算法，并实现一个用户界面，允许输入文本并返回分词结果。中文分词是进行深入文本分析的前提，如情感分析和语义理解。 实验四“文本分类技术应用”涵盖了文本分类的基本概念和算法。学生将使用Libsvm等工具包，对文本进行特征提取和向量化，然后进行训练和分类。实验强调了多标签和单标签分类的区别，这是信息检索和推荐系统的关键部分。 实验五“自动问答系统构建”旨在让学生掌握问答系统的工作原理和匹配算法。通过序列到序列的神经网络模型，学生将训练问答系统，并创建一个演示系统，可以接收问题并提供答案。这一实验对于智能助手和虚拟客服的开发至关重要。 实验六“文本摘要系统”要求学生理解序列到序列模型在生成文本摘要中的应用。通过训练神经网络，学生将能够构建一个系统，输入长文本后输出其关键摘要。这对于新闻报道的快速浏览和信息提取非常有用。 这些实验覆盖了自然语言处理的多个核心方面，包括语料库处理、词汇知识库管理、中文分词、文本分类、问答系统和文本摘要。通过这些实验，学生将具备基础的自然语言处理技能，为未来的项目和研究打下坚实基础。