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自然语言处理
上海交通大学 计算机科学与工程系
俞凯老师主讲的研究生《自然语言处理》：从统计语言模型、HMM/CRF 序列标注、句法分析，走到词向量与神经网络语言模型、神经机器翻译，最后落到预训练语言模型、大语言模型与其推理/泛化能力。
课程助教
基于本课程全部知识库答疑，回答附出处，只讲课里有的，不编造。
开始提问 →知识图谱
全部笔记的关联网络，力导向可视化：拖拽缩放，探索章节与知识点之间的脉络。
探索图谱 →随机练习
从题库按章节 / 题型 / 难度随机抽题，自动判分、即时解析、错题本重练。
开始练习 →算法演算
亲手逐步演算课程核心算法——自己输入数据，看每一步怎么算。
进入演算器 →交互实验
六个上手就能玩的交互模块：空白表格自己算+逐格批改、论文判读、易错点速记，再加注意力热力图、用词做加减法、和大模型现场比几种思考方式——有练有玩，不用先懂术语。
进入实验 →项目指导
上传项目文档（选题 / 方案 / 代码 / 报告），AI 指导老师结合课程要求逐项给出具体修改意见与改进清单。
上传项目，获取意见 →课程章节
- 1绪论 — NLP 定义与任务谱、语言学层次、理性主义 vs 经验主义、深度学习范式、评测
- 2传统方法：统计与序列模型 — n-gram 语言模型、HMM 词性标注、CRF 中文分词、句法分析（CFG/CKY/依存）
- 3神经网络与表示学习 — 词向量、神经网络语言模型、序列标注（RNN/BiLSTM）、神经机器翻译与注意力
- 4预训练与大语言模型 — 预训练语言模型（BERT/GPT）、大语言模型、多语泛化、思考范式（CoT/推理）
题库共 78 题