11.1语言及其理解的一般问题 11.2句法和语义的自动分析 11.3句子的自动理解 11.4语言的自动生成 11.5自然语言理解系统应用举例 11.6小结

第四章函数和程序结构 本章的主要内容包括: 1、C语言函数的概念,如何调用C提供的库函数,如何自己来定义函数,并调用这些函数。中的数据表示 2、多文件组成C程序的方法 3、变量生存期作用域 4、C语言的数学函数

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的传统自然语言处理方法（理性方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

教学对象（本课程适合的专业和年级）：全校公共选修课程。 预备知识： 普通话、心理学、礼仪学知识。 课程的教育目标： 本课程着重介绍有声语言交流的基本理论、内容、方法和技巧等方面的知识， 旨在提高学生的语言交流技能，提高学生的素质和参与社会活动的技能

一、有声语言： 我们每个人从生下来开始就会说话。有人认为这说话的问题、这口语的问题还有什么值得学的吗？有什么值得讲的吗？ 我没有学过不也说话吗？我不是照常工作？有这种想法，不奇怪。但是，当你知道了口语也要讲究的时候，当你知道学了与 不学不一样的时候，当你听到了会说会讲

《大自然的语言》导学案5

《谈语言》导学案

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