高级自然语言处理

(陈冠华)STA50072023秋  
2023秋
7.0(1人评价)
  • 课程难度
    简单
  • 作业多少
    很少
  • 给分好坏
    一般
  • 收获大小
    一般
选课类别:专业任务 教学语言:英文
课程类别:专业选修课 开课单位:统计与数据科学系
课程层次:研究生 获得学分:3.0
课程主页:暂无(如果你知道,请点右上角“编辑课程信息”添加!)
课程简介(教工部数据)
通过课程的学习,学生将掌握自然语言处理领域的基础知识,学习解决相关问题的常用框架与方法。课程教学的内容包括语言模型,表示学习,文本分类,序列标注,机器翻译,问答系统等等。通过学习课程学生学习使用所学知识解决自然语言处理领域的典型实际问题。


This course will introduce the basics of NLP, covering standard frameworks for dealing with natural language as well as methods to solve different NLP problems. The covered topics include language modeling, representation learning, text classification, sequence tagging, machine translation, question answering, and others. Students are expected to learn to solve typical natural language processing tasks at the end of this course.
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user avatar   sonnet     2023秋
  • 难度:简单
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:一般

并不怎么语言学的nlp,不过好在目前nlp也基本不管语言学。好处是跟前沿结果跟得比较紧,至少学完这门课的时候,你收获的知识还没有脱节。

老师对于nlp大多数基础问题了解彻底,如果想走这个方向但是是小白,问就完了,能给你讲懂。前沿的问题就不用期待解答,可以期待探讨,这一点上大家起点都是一样的。

不建议有基础的人选这门课,上课80%内容还是基础,没必要为了20%的前沿去花两节课时间上课,不如花给读论文。又比如写报告的时候,你觉得理所当然、没必要写上去的东西(比如怎么用hf model,怎么用peft),助教会因为你没写而扣分,因为助教是默认大家都不会,所以要求你写详细,你没写那就是你不会,抱歉,扣你分了,哪怕你报告的内容足够彰显你真的全会。


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陈冠华

统计与数据科学系

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