课程大纲：计算语言学 - 自然语言处理

第一单元：课程介绍与基础（1周）

• 主题：自然语言处理概览
• 学习目标：
  • 理解自然语言处理的基本概念
  • 介绍相关工具和技术
• 阅读资源：
  • "Speech and Language Processing" by Jurafsky & Martin
• 教学活动：讲座、小组讨论
• 评估：课程介绍小测验

第二单元：语言模型（2周）

• 主题：概率语言模型
• 学习目标：
  • 掌握N-gram模型和词嵌入
• 阅读资源：
  • "Foundations of Statistical Natural Language Processing"
• 教学活动：讲座、编程练习（使用Python的nltk库）
• 评估：编程作业

第三单元：文本分析（3周）

• 主题：文本分类、情感分析
• 学习目标：
  • 实现基本的文本预处理和特征提取
• 阅读资源：
  • "Text Mining with Python"
• 教学活动：讲座、案例研究
• 评估：小型文本分析项目

第四单元：机器翻译（4周）

• 主题：统计机器翻译
• 学习目标：
  • 理解并实现基本的SMT方法
• 阅读资源：
  • "Machine Translation: Theories, Systems, and Corpora"
• 教学活动：讲座、研讨会
• 评估：机器翻译系统设计

第五单元：深度学习在NLP（5周）

• 主题：深度学习基础与应用
• 学习目标：
  • 深度学习模型（如RNNs, Transformers）的理解
• 阅读资源：
  • "Deep Learning for Natural Language Processing"
• 教学活动：讲座、代码实战
• 评估：深度学习模型项目

第六单元：自然语言生成（6周）

• 主题：文本摘要、对话系统
• 学习目标：
  • 生成文本的能力
• 阅读资源：
  • "Neural Text Generation"
• 教学活动：讲座、小组项目
• 评估：文本生成项目

第七单元：总结与未来趋势（1周）

• 主题：行业应用与前沿研究
• 学习目标：
  • 总结课程知识并展望NLP发展方向
• 教学活动：研讨会、行业案例分享
• 评估：课程回顾与论文阅读报告

评估方法： - 作业：每单元结束后的小型编程作业或理论作业 - 小测验：每周或每两单元进行一次 - 项目：大型项目贯穿整个课程，包括文本分析、机器翻译、生成等 - 论文阅读报告：对相关研究进行深入理解和总结

此大纲旨在引导学生逐步掌握自然语言处理的核心概念和技术，通过实践操作和讨论，培养他们的问题解决能力和创新思维。