课程大纲：机器人技术 - 自然语言处理

第1周：课程介绍与基础

  • 主题：自然语言处理简介
  • 学习目标：
    1. 理解自然语言处理的基本概念和应用领域
    2. 了解NLP的历史和发展
  • 阅读资源：
  • 教学方法：讲座、小组讨论
  • 评估：简短测验

第2周：语言模型与词汇分析

  • 主题：词法分析与词向量
  • 学习目标：
    1. 识别和分解句子成分
    2. 学习词嵌入（Word Embeddings）
  • 阅读资源：
    • [《Deep Learning for NLP》(Bengio et al.)]
  • 教学方法：讲座+实践练习
  • 评估：编程作业（实现简单的词性标注）

第3周：文本分类与情感分析

  • 主题：文本特征提取与机器学习
  • 学习目标：
    1. 了解文本表示方法（TF-IDF, BOW）
    2. 应用监督学习进行文本分类
  • 阅读资源：
    • [《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》(Géron)]
  • 教学方法：讲座+案例研究
  • 评估：小项目 - 创作一个情感分析工具

第4周：序列标注与命名实体识别

  • 主题：CRF与BiLSTM-CRF模型
  • 学习目标：
    1. 掌握序列标注算法
    2. 应用在命名实体识别中
  • 阅读资源：
    • [《Sequence Models》(Goodfellow et al.)]
  • 教学方法：讲座+代码演示
  • 评估：编程作业（实现NER模型）

第5周：深度学习与Transformer模型

  • 主题：Transformer架构与BERT
  • 学习目标：
    1. 了解Transformer的工作原理
    2. 探索预训练模型（如BERT）的应用
  • 阅读资源：
    • [《Attention is All You Need》(Vaswani et al.)]
  • 教学方法：讲座+研讨会
  • 评估：项目 - 基于BERT的文本生成或问答系统

第6周：自然语言生成与对话系统

  • 主题：生成式模型与对话管理
  • 学习目标：
    1. 深入理解文本生成技术
    2. 构建简单的对话系统
  • 阅读资源：
    • [《Neural Text Generation》(Reed et al.)]
  • 教学方法：讲座+小组设计项目
  • 评估：项目报告与演示

第7周：总结与未来趋势

  • 主题：回顾与前沿研究
  • 学习目标：
    1. 总结课程内容并思考未来发展方向
    2. 了解NLP领域的最新进展
  • 教学方法：研讨会与行业案例分享
  • 评估：课程反馈调查

通过整个课程的学习，学生将掌握自然语言处理的基础知识和实用技能，为他们在机器人技术领域的职业发展打下坚实基础。