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目录;;4.1文本分类与情感分析;4;5;6;7;8;9;10;11;12;13;14;15;4.2机器翻译与文本生成;17;18;19;20;21;22;23;24;25;26;4.3问答系统与对话系统;28;29;30;31;32;33;34;35;36;37;项目描述
本章项目实训围绕中文自然语言处理中的三个典型应用场景展开：文本情感分类、文本生成与问答系统构建。通过任务驱动的方式，引导学生动手实现基础模型与系统原型，帮助他们理解文本从输入到输出的处理逻辑。项目以中文为目标语料，结合朴素贝叶斯、Transformer和基于规则的技术路径，让学生全面体验自然语言的理解与生成过程。实训任务设计简洁，操作性强，能够在短时间内完成模型训练、验证与结果展示，适合大专层次的教学需求，强调对算法原理与建模思维的直观掌握。
项目分析
中文自然语言处理任务具有词语分界模糊、语义丰富、上下文依赖强等特征，在具体应用中面临文本结构建模、语义表达与上下文逻辑控制等挑战。本项目从学生易于理解的角度出发，首先以情感分类任务为切入点，采用朴素贝叶斯模型完成文本向量化和分类训练，帮助学生理解特征词与情感标签的关联性。随后通过构建小型Transformer模型，让学生观察编码器的内部结构，掌握文本生成中“输入-表示-输出”的基本流程。最后以问答系统为背景，使用Jieba分词与关键词匹配构建FAQ式原型系统，引导学生理解人机交互任务的关键流程与思维方式。这一系列任务从分类到生成、从静态建模到交互系统实现，既体现了自然语言处理任务的多样性，也兼顾了实训的技术深度与可操作性，为学生后续开展更复杂的NLP项目奠定了实践基础。;任务4-1：中文情感分类实验（朴素贝叶斯法）;利用朴素贝叶斯模型对简短中文评论进行分类，区分正面与负面情绪，理解文本分类建模流程。;任务实施;03;任务4-2：中文文本生成实验（Transformer模型）;利用TensorFlow构建一个小型Transformer模型，实现中文诗句自动生成，体验文本生成机制。;任务实施;03;任务4-3：基于规则构建中文问答系统原型;使用jieba和关键字匹配，构建简易FAQ问答系统，初步模拟“输入问题→输出答案”的流程。;任务实施;03;THANKS!
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