Python中文自然语言处理基础与实战（教案）第11章智能问答系统.docx

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1、第11章智能问答系统教案课程名称：Python中文自然语言处理基础与实战课程类别：选修适用专业：人工智能类相关专业总学时：64学时（其中理论40学时，实验24学时）总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）Python中文自然语言处理基础与实战教材。（2）配套PpT。（3）引导性提问。（4）探究性问题。（5）拓展性问题。二、教学目标与基本要求1教学目标主要介绍智能问答系统的基本概念和主要组成部分。首先讲述智能问答系统的发展、分类和应用，接着介绍问答系统的问题理解、知识检索和答案生成三个主要组成，以及问答系统的基本流程、原理以及所需要使用的技术等，最后实现基于Seq2Seq模型的对话式

2、问答机器人，其中包括语料预处理、模型构建、模型训练与测试等步骤的实现及讲解。2.基本要求（1） 了解智能问答系统的基本概念。（2）熟悉能问答系统的主要组成部分。（3）掌握智能问答系统的实现过程。三、问题1 .引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。（I）智能问答系统是什么？（2）智能问答系统由什么组成？（3）目前智能问答系统有哪些应用？2 .探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计,提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引

3、导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。（1）问答系统如何实现问题理解？（2）结构化知识检索与非结构化知识检索的区别在哪？3 .拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。（1）如何使用改进问答系统的回复准确度？（2）生活中哪些地方用上了智能问答系统？四、主要知识点、重点与难点1主要知识点(1)问答系统的基本概念。(2)问答系统的主要组成部分。(3)基于Seq2Seq的智能问答系统的实现方法。2 .重点(1)问答系统的主要组成部分。(2)基于Seq2Seq的

4、智能问答系统的实现方法。3 .难点(1)问答系统的主要组成部分。(2)基于Seq2Seq的智能问答系统的实现方法。五、教学过程设计1理论教学过程(1)问答系统的基本概念。(2)问答系统的主要组成部分。(3)基于Seq2Seq的智能问答系统的实现方法。4 .实验教学过程使用Seq2Seq实现智能问答系统六、教材与参考资料1.教材肖刚，张良均.Python中文自然语言处理基础与实战M.北京：人民邮电出版社.2023.2.参考资料1张良均Python数据分析与挖掘实战M.北京：机械工业出版社.2015.2张良均Python与数据挖掘M.北京：机械工业出版社.2016.3宗成庆，统计自然语言处理，清华大学出版社，北京，2013年4李航，统计学习方法，清华大学出版社，北京，2012年