第1章 NLP自然语言处理综述：
重点考点：自然语言概述、发展历程、NLP架构、NLP各个模块
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个分支领域，主要研究计算机与人类语言之间的相互作用。它可以让计算机理解、分析和生成人类语言。
NLP的发展历程一般分为几个阶段：早期阶段主要注重语言的分析和理解，后来逐渐引入了统计学习和机器学习算法，并且随着大数据和深度学习的发展，NLP的应用也得到了极大的推广。
NLP的架构一般包括以下几个模块：文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、情感分析等。
代码示例：import nltk
# 文本预处理
text = 'Hello World! This is an example sentence.'
lower_text = text.lower() # 将文本转换为小写
tokens = nltk.word_tokenize(lower_text) # 分词
tags = nltk.pos_tag(tokens) # 词性标注
print(tags)
第2章 汉语语言学回顾：
重点考点：语义、HanLP分析系统用法、关键字提取实战
语义是对语言意义的研究。在NLP中，我们需要通过分析文本的语义来理解和表达文本的含义。
HanLP是一套开源的汉语自然语言处理工具包，可以帮助我们进行中文语义分析和文本处理。
关键字提取是从文本中抽取出最重要的词语或短语，用于概括文本的主题或关键信息。
代码示例：from pyhanlp import *
text = '我爱自然语言处理！'
keywords = HanLP.extractKeyword(text, 3) # 提取关键字，限定为3个
print(keywords)
第3章 中文分词：
重点考点：分词规范、标准、HanLP分词过程
中文分词是将连续的汉字序列切割成有意义的词语序列的过程。它是NLP中的基础任务之一。
中文分词的规范和标准通常包括：正向最长匹配、逆向最长匹配、双向最长匹配等。
HanLP提供了一套完整的中文分词流程，包括文本预处理、分词模型加载、分词、词性标注等步骤。
代码示例：from pyhanlp import *
text = '我爱自然语言处理！'
segment = HanLP.newSegment().enablePartOfSpeechTagging(True) # 开启词性标注
result = segment.seg(text) # 分词
words = []
for term in result:
words.append(term.word)
print(words)
第4章 分词实现原理分析：
重点考点：分词核心算法、命名实体识别
分词核心算法包括：正向最长匹配、逆向最长匹配、双向最长匹配、HMM模型等。
命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
代码示例请参考第3章中的示例代码。
第5章 文本情感分析：
重点考点：情感分析简介、使用SnowNLP进行情感分析
情感分析是指通过对文本的分析和理解，判断文本表达的情感倾向。
SnowNLP是一个基于Python的中文情感分析工具库，可以对文本进行情感分析。
代码示例：from snownlp import SnowNLP
text = '这部电影太棒了！'
s = SnowNLP(text)
sentiment = s.sentiments # 获取情感值，范围是0到1，越接近1表示越正面
print(sentiment)
第6章 词性、语块与命名实体识别：
重点考点：词性标注及实战、组块标注及实战、NER及实战
词性标注是指为文本中的每个词语添加一个词性标签，用来描述词语在句子中的语法和语义角色。
组块标注是指将一个句子中的词语按照组块的方式进行标注，用于识别句子中的短语结构。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
代码示例请参考第3章中的示例代码。
第7章 句法理论与自动分析：
重点考点：转换生成语法、谓词论元、依存句法及句法树
转换生成语法是一种用于描述句子结构的形式语言理论，它通过对语法规则的应用，将一个句子转换为另一个句子。
谓词论元是指动词所表示的动作或状态与该动作或状态相关的其他成分。
依存句法是一种描述词语之间依存关系的句法理论，它通过句法树表示词语之间的依存关系。
代码示例请参考第3章中的示例代码。
第8章 语言资源库：
重点考点：语料库相关内容（了解）
语料库是指用于进行语言学研究或自然语言处理的大规模文本数据库。
语料库包括：平行语料库、单语语料库、维基百科语料库等。
第9章 NLP与机器学习：
重点考点：机器学习类型及机器学习过程、特征抽取核心算法、HMM（重点算法）
机器学习可以根据数据和模型，通过训练和学习的方式，对未知的输入进行预测和分析。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
特征抽取是指将原始的文本数据转换成机器学习算法所需要的特征表示。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，简称HMM）是一种用于建模时序数据的统计模型。
第10章 NLP与深度学习：
重点考点：词袋/开源词向量（重点）、RNN（重点）、深度学习框架（重点）
词袋模型是一种将文本表示为固定长度向量的方法，它将文本中的每个词语都看作一个独立的特征。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。
深度学习框架如TensorFlow、Keras等提供了便捷的接口和工具，可以帮助我们构建和训练深度学习模型。
第11章 基于深度学习CNN 的电影推荐系统：
重点考点：深度学习CNN（重点）卷积等常用基础知识点
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种用于图像处理和模式识别的深度学习模型。
代码示例请参考第10章中的示例代码。
第12章 基于Keras与LSTM生成诗词：
重点考点：LSTM、深度学习框架创建流程
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是一种用于处理序列数据的循环神经网络模型。
深度学习框架如Keras提供了便捷的接口和工具，可以帮助我们构建和训练深度学习模型。
代码示例请参考第10章中的示例代码。
其他考核点涵盖内容：
自然语言处理中还涉及了很多其他的知识点，如Python基础知识、机器学习框架的基础知识等。同时，也可以了解更高级的自然语言处理概念，如seq2seq、Attention、Transformer等。
希望以上回答对您有帮助！如有不清楚的地方，欢迎继续提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 | 
[复制链接]
( 粤ICP备18085999号-1 | 粤公网安备 44051102000585号)
狗仔卡
楼主
显身卡
发表于 2024-1-2 21:36:53