大工21秋《自然语言处理》大作业1.作业要求1.1任务描述本作业旨在通过实际操作加深对自然语言处理（NLP）的理解，并运用所学知识解决实际问题。学生需要独立或组队完成一个NLP相关项目，可以是以下方向之一：-情感分析-文本分类-命名实体识别-机器翻译-信息抽取-问答系统-文本生成-其他与NLP相关的任务1.2提交内容-项目报告：详细介绍项目背景、数据集、方法、实验过程、结果及分析。-代码：提交项目中使用的代码，确保代码的可复现性。-数据集：如项目使用了自定义数据集，需提交数据集。-实验结果：包括准确率、召回率、F1分数等评价指标。1.3提交截止时间2021年12月20日24:002.作业评分标准-项目报告：30%-代码质量：30%-实验结果：40%3.作业指南3.1选题建议-选择自己感兴趣且熟悉的领域，有助于深入研究。-考虑实际应用场景，结合所学知识解决实际问题。-尽量避免选择过于广泛或模糊的主题，确保项目聚焦。3.2数据集准备-可以使用公开数据集，如ACL、Semeval等比赛数据集。-也可以自行收集数据，但需确保数据质量。-对于中文项目，建议使用含有中文标签或中文文本的数据集。3.3方法选择-根据项目需求选择合适的方法，如传统机器学习、深度学习等。-可以参考最新论文或教程，但要求对所选方法有充分了解。-鼓励创新，尝试不同方法并进行比较。3.4实验过程-详细记录实验过程，包括参数设置、模型训练等。-对于关键步骤，需要说明原因并给出合理解释。-可以使用图表展示实验结果，便于分析。3.5结果分析-分析实验结果，如准确率、召回率、F1分数等。-对比不同模型的性能，探讨优缺点。-若有可能，提出改进措施并说明理由。4.注意事项-严格遵守学术道德，不得抄袭或剽窃他人成果。-鼓励合作，但需明确分工，并在报告中给出各自贡献。-报告需用Word或LaTeX撰写，格式清晰、规范。-代码需使用Python编写，具有良好的可读性。祝大家作业顺利！