課程資訊
課程名稱
自然語言處理
Natural Language Processing 
開課學期
108-2 
授課對象
電機資訊學院  資訊工程學研究所  
授課教師
陳信希 
課號
CSIE5042 
課程識別碼
922 U0670 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
資101 
備註
限學士班三年級以上
總人數上限:60人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1082CSIE5042_nlp 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

自然語言處理,又稱計算語言學或人類語言技術,主要的目標是學習了解和產生自然語言的電腦系統,讓電腦像人一樣處理任何形式的對話工作。由於大量知識的機器可讀形式是以自然語言來呈現,很多實際應用應運而生。以文件分析、自動問答、和機器翻譯等三個應用為例。在文件分析,自然語言處理技術由部落格、微博、論壇等不同形式的媒體中,擷取知識以支援多樣化的應用。在自動問答,自然語言處理技術分析問題以了解問題核心,分析內容以擷取正確答案。在機器翻譯,自然語言處理技術分析來源語言,掌握語言之差異,以生成目標語言。本課程分詞彙、語法、語義、語用、和應用等五個面向,教授自然語言處相關理論和技術。 

課程目標
修課同學可以由詞彙、語法、語義、語用、和應用等五個面向,學習自然語言處相關理論和技術,以下分別說明:
(1) 詞彙:Collocations and Multi-Word Expressions、N-grams and Smoothing、Neural Probabilistic Language Model and Word Embeddings, HMM Models、Part of Speech Tagging
(2) 語法:Syntax and Grammars、Syntactic Parsing、Statistical Parsing、Dee[ Neural Networks for Parsing, Dependency Parsing Using Neural Network
(3) 語義:Lexical Semantics、Computational Lexical Semantics、Semantic Representation
(4) 語用:Computational Discourse、Chinese Discourse Parsing and Its Applications
(5) 應用:Opinion Mining and Sentiment Analysis 
課程要求
本課程評量包括期中考、期末考、和學期計畫三部分,引導同學學習自然語言處理理論和技術,並設計應用系統。 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
待補 
參考書目
(1) Daniel Jurafsky and James H. Martin, Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition, Third Edition. Draft, 2018. (https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/)
(2) Christopher D. Manning and Hinrich Schutze,
Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, 1999.
(3) Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper, Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit, O'Reilly Media, 2009.
(4) Deep Learning Papers for Natural Language Processing, 2016 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
3/05  Lecture 1. Introduction 
第2週
3/12  Lecture 2. Words, Collocations and Multi-Word Expressions 
第3週
3/19  Lecture 3. N-Gram Language Models, Smoothing and Discounting
Lecture 4 Neural Language Model and Word Embedding 
第4週
3/26  Lecture 5. Sequence Modeling 
第5週
4/02  補假(兒童節及民族掃墓節同一日,於前一天補假) 
第6週
4/09  Lecture 6. Part-of-Speech Tagging 
第7週
4/16  Lecture 7. Syntax and Parsing
Lecture 8. Statistical Parsing 
第8週
4/23  期中考範圍:Lecture 1-Lecture 8。
型式:open book,細節請參考公告。 
第9週
4/30  Lecture 9. Deep Neural Networks for Parsing
Lecture 10. Dependency Parsing 
第10週
5/07  Lecture 11. Lexical Semantics 
第11週
5/14  Lecture 12. Semantic Role Labelling and Argument Structure 
第12週
5/21  Lecture 13. Representation of Sentence Meanings 
第13週
5/28  Lecture 14. Computational Discourse 
第14週
6/04  分組報告 
第15週
6/11  分組報告 
第16週
6/18  期末考 
第17週
6/25  端午節 
第18週
7/2  自主學習