人工智能深度学习综合实践教案 项目8：自然语言处理预训练模型训练与应用

1、。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al工程8：自然语言处理预训练模型训练与应用教学设计课程基本信息学科人工智能深度学习综合应用年级2022级学生学期秋季课题工程8：自然语言处理预训练模型训练与应用学时4学时教科书书 名：人工智能深度学习综合实践教材出版社：人民邮电出版社出版日期：2022年4月工作任务能够训练文本分类预训练模型并进行预测教学目标(1) 了解常用自然语言处理基本任务。(2)掌握文本分类任务的基本原理。(3)能够针对应用场景训练文本分类预训练模型。(4)能够应用文本分类模型进行预测。教学内容教学重点：(1)自然语言处理基本任务。(2)文本分类任务的

2、基本原理。教学难点：(1)文本分类任务的基本原理。教学方式(手段、媒介)教学手册、学生手册、PPT、多媒体、互联网等教学过程教学环节教学任务教学方法时间分配课前准备1 .通过问题引领学生勤于思考【互动法】L准备“一分钟看懂自然语言处理1知 智一分钟”视频，让学生直观了解自然 语言处理技术5分钟。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al2.准备引导问题“同学们知道自然语言 处理技术的目标是什么吗？ ，随机抽取 学生回答下列问题，了解学生对自然语言处 理技术的理解程度任务引入1.讲解工程背景2 .发布实训任务【任务驱动法】.介绍自然语言处理的基本任务、预训 练模型的训

3、练与应用方法.前置说明“自然语言处理预训练模型 训练与应用”的工程要求5分钟知识准备L自然语言处理基本任务【互动法】.介绍自然语言处理领域两大基本任务 的基本概念和应用.以小组为单位，谈谈“对自然语言处理 中的生成和理解两大任务的理解”，随机 挑选23个小组进行提供和点评，引导 学生理解自然语言处理的基本任务8分钟2.文本分类任务基本原理【讲授法】介绍文本分类任务基本原理包含的3个 步骤及各步骤对应的任务，包括文本预 处理、文本表示、分类模型构建15分钟工程实践任务1:准备数据【讲授法】介绍工程所需数据加载代码及关键参数配置5分钟任务2：配置模型【练习法】1,介绍模型训练所需配置参数信息及关

4、键参数配置要求2.结合前置所学内容，布置课堂作业“尝 试修改或配置不同的训练参数”，让学生 掌握模型参数配置，提高自主创新性10分钟。百度智能三19百度三智教肓| veryvision Turing Al任务3：训练模型【练习法】1 .介绍启动模型训练的接口以及相关的 参数信息2,布置课堂作业“修改训练参数并观察 训练结果”，让学生掌握通过屡次训练提 高模型精度20分钟任务4：评估模型【互动法】.介绍模型评估的接口、修改参数信息 以及预测结果解读.收集不同训练参数配置的学生，提供 并点评模型评估结果前3的模型训练参 数配置信息，在提供中互相学习5分钟任务5：预测结果【练习法】.介绍标签列表定义、最优模型加载和 输入数据预测的相关接口和完整代码.布置课后作业“将预测输出的标签转 换为对应的文本”，锻炼学生对预测结果 数据操作的能力10分钟课堂总结1.工程展示与评价【互动法】通过多媒体教学系统中的学生工程报 告，引导学生对2-3个最终成果进行对 比和点评，通过发现他人的问题提高学 生对知识的理解，提高动手能力2分钟2 .工程学习小结【讨论法】引导学生自我归纳通过该工程所取得的 新的学习：自然语言处理的基木任务和 文本分类任务的基本原理等3分钟巩固提升1.布置课后习题【练习法】根据要求完成课后习题(