教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
111-2	316303	自然語言處理與文件探勘	1	3.0	3	★	王正豪	資工三	39	1

教學大綱與進度：

教師姓名	王正豪　教師諮商時間(Office Hours)
Email	jhwang@ntut.edu.tw
最後更新時間	2022-12-20 11:05:46
課程大綱	在各種應用領域中，非結構化的文件相當普遍。如何精確有效地從文件中擷取出重要資訊並分析語意，將有助於彙整不同想法。本課程介紹基本的自然語言處理技術，包括: 語彙組成、語法分析、語意分析等，以及常見的文件探勘方法。除了介紹詞性標註 (POS tagging)、關鍵詞擷取 (keyterm extraction)、中文斷詞 (word segmentation)之外，也將探討不同的字詞與文件表達方式，並應用深度學習方法進行有效的語意分析，如: 情緒分析、意見探勘等。
課程進度	1. Course Overview (1 wk) Part I: Natural Language Processing Weeks (2-6) 2. Introduction to NLP 3. Parsing: word segmentation, POS tagging, dependency parsing 4. Semantics: lexical semantics, vector semantics 5. Sentiment analysis (I) 6. Sentiment analysis (II) Part II: Text Mining Weeks (10-15) 10. Text embedding 11. Phrase mining 12. Named entity recognition/extraction 13. Pattern mining 14. Taxonomy mining 15. Truth finding 16-18. Term Project Presentation
評量方式與標準	- Homework and Programming Exercises: ~40% - Mid-term exam: ~30% - Term Project: ~30%
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：是 Textbook: * Dan Jurafsky and James H. Martin, Speech and Language Processing. - 3rd ed. draft is available at: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ - Related academic papers References: * Christopher Manning and Hinrich Schuetze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press, 1999. - https://nlp.stanford.edu/fsnlp/ * James Allen, Natural Language Understanding, 2nd ed., Benjamin Cummings, 1994.
課程諮詢管道	The teacher can be reached via e-mails or messages in Microsoft Teams. The TA will help you join the course group in Facebook where you can also ask questions about the homeworks and exams.
備註	1. 課程相關訊息將透過以下管道公布: 北科i學園、Teams、或課程網頁: https://chriswjh.github.io/NLP_TM/。 2. 若學校因應疫情改採遠距教學，將使用Teams上課 （帳號: 學號@cc.ntut.edu.tw）。 3. 如果你尚未被加入本課程之Teams團隊，歡迎來信: jhwang@mail.ntut.edu.tw，並註明課程名稱與你的班級、姓名。