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《自然语言处理技术与应用》课程标准

一、课程概述

（一)课程性质

本课程是高等职业院校人工智能专业的专业核心课之一，是该专业的一门必修课，是

一门理论和实践相结合的课程。

（二)课程任务

本课程主要针对人工智能算法工程师、人工智能系统运维工程师、人工智能技术支持

工程师、人工智能训练师、数据标注工程师等岗位开设，主要任务是培养学生在自然语言

处理的需求分析、方案制定、文本数据处理、文本分类聚类算法选型、应用的能力。

（三)课程设计思路

本课程以高等职业院校“人工智能技术应用”专业的学生就业为导向，将教学内容与

工作岗位对专业人才的知识要求与技能要求结合起来，将项目实践提升到一个较重要的位

置，按照“理论—项目构建—项目实施”的组织结构进行课程设计。

本课程共分5个项目，分别是基础NLP、文本分类与聚类、情感分析、中文命名实体

识别、机器翻译，通过5个项目系统介绍了自然语言处理的实践技术。

课程在介绍自然语言处理技术应用后，重点阐述自然语言处理技术的项目开发，突出

了自然语言处理技术在实际项目中的应用。在内容的编排上淡化了学科性，避免介绍过多

偏深的理论，而注重自然语言处理技术在具体运用中的要点、方法和技术操作，逐层分析

和自然语言处理技术进行实际项目的开发。

（四)前后续课程

序号前续课程名称前续课程为本课程支撑的主要能力

1机器学习技术应用机器学习应用能力

2深度学习技术应用深度学习技术应用能力

序号后续课程名称本课程为后续课程支撑的主要能力

智能语音与对话机

1智能语音对话机器人开发能力

器人

二、课程目标

（一）总体目标

本课程要求学习了解自然语言处理技术，培养学生具备高职人工智能技术专业所需要

1

的自然语言处理的基本知识和技能，熟悉并能使用人工智能相关技术进行自然语言处理的

相关操作，具备对人工智能技术领域出现的新技术、新思想进一步学习的能力。

希望通过本课程的学习，加深对自然语言处理技术的

理解，为进一步研究和从事人工智能技术实践提供良好的基础和参考。

（二）具体目标

1.知识目标

1)了解常见的中文分词方法

2)了解TF—IDF算法思想

3)了解独热编码、Distributedrepresentation、word2Vec、doc2vec的原理

4)了解分类、聚类的方法

5)了解情感分析方法

6)了解命名实体识别的定义及过程

7)了解机器翻译方法

2.能力目标

1)具备文本处理、解析、向量化的能力

2)具备划文本分类与聚类的能力

3)具备情感分析的能力

4)具备中文命名实体识别模型构建和训练的能力

5)具备中英翻译模型构建和训练的能力

6)具备使用yolov3定位图片中文字区域的能力

7)具备使用mediapie手势检测功能的能力

3.素质目标

1)培养谦虚、好学、勤于思考、认真做事的良好习惯———严谨的开发流程和正确编

程思路；

2)培养团队协作能力———相互沟通、互相帮助、共同学习、共同达到目标；

3)提升自我展示能力———讲述、说明、表述和回答问题；

4)培养自我学习能力———利用书籍或网络上的资料帮助解决实际问题。

三、课程内容及情境设计

本课程以基础NLP、文本分类与聚类、情感分析、中文命名实体识别、机器翻译5个

小项目为载体，与企业合作设计选取16个典型工作任务，根据岗位工作任务要求，确定

2

学习任务内容；本课程采取项目驱动教学模式，以学生为主体，以任务为导向组织教学考

核。

项目一基础NLP

单元

第1单元

序号

项目

基础NLP

名称

1.具备文本预处理的