Python中文自然語言處理基礎與實戰（教案）第11章智能問答系統_第1頁
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第頁第11章智能問答系統教案課程名稱：Python中文自然語言處理基礎與實戰課程類別：選修適用專業：人工智能類相關專業總學時：64學時（其中理論40學時，實驗24學時）總學分：4.0學分本章學時：4學時材料清單《Python中文自然語言處理基礎與實戰》教材。配套PPT。引導性提問。探究性問題。拓展性問題。教學目標與基本要求教學目標主要介紹智能問答系統的基本概念和主要組成部分。首先講述智能問答系統的發展、分類和應用，接著介紹問答系統的問題理解、知識檢索和答案生成三個主要組成，以及問答系統的基本流程、原理以及所需要使用的技術等，最后實現基于Seq2Seq模型的對話式問答機器人，其中包括語料預處理、模型構建、模型訓練與測試等步驟的實現及講解。基本要求了解智能問答系統的基本概念。熟悉能問答系統的主要組成部分。掌握智能問答系統的實現過程。問題引導性提問引導性提問需要教師根據教材內容和學生實際水平，提出問題，啟發引導學生去解決問題，提問，從而達到理解、掌握知識，發展各種能力和提高思想覺悟的目的。智能問答系統是什么？智能問答系統由什么組成？目前智能問答系統有哪些應用？探究性問題探究性問題需要教師深入鉆研教材的基礎上精心設計，提問的角度或者在引導性提問的基礎上，從重點、難點問題切入，進行插入式提問。或者是對引導式提問中尚未涉及但在課文中又是重要的問題加以設問。問答系統如何實現問題理解？結構化知識檢索與非結構化知識檢索的區別在哪？拓展性問題拓展性問題需要教師深刻理解教材的意義，學生的學習動態后，根據學生學習層次，提出切實可行的關乎實際的可操作問題。亦可以提供拓展資料供學生研習探討，完成拓展性問題。如何使用改進問答系統的回復準確度？生活中哪些地方用上了智能問答系統？主要知識點、重點與難點主要知識點問答系統的基本概念。問答系統的主要組成部分。基于Seq2Seq的智能問答系統的實現方法。重點問答系統的主要組成部分。基于Seq2Seq的智能問答系統的實現方法。難點問答系統的主要組成部分。基于Seq2Seq的智能問答系統的實現方法。教學過程設計理論教學過程問答系統的基本概念。問答系統的主要組成部分。基于Seq2Seq的智能問答系統的實現方法。實驗教學過程使用Seq2Seq實現智能問答系統教材與參考資料教材肖剛，張良均．Python中文自然語言處理基礎與實戰[M]．北京：人民郵電出版社．2021．參考資料[1] 張良均．Python數據分析與挖掘實戰[M]．北京：機械工業出版社．2015．[2] 張良均．Python與數據挖掘[M]．北京：機械工業出版社．2016．[3] 宗成慶,

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