自然語言處理專題實作班-課程大綱

週別 課程大綱 教學內容 第一週 學習環境介紹

1. 程式開發平台介紹
2. 帳號設定

前導課程

1. Language Model (1h)
2. Recurrent Neural Network (1h)
3. Attention Mechanism (1h)
4. Transformer (1h)

第二週 文件分類&情緒分析

1. 文件分類
   1. BERT
   2. Multiway classification
   3. Data imbalance
   4. Performance evaluation
2. 情緒分析
   1. Aspect-based sentiment analysis
   2. Target-based sentiment analysis
   3. Domain adaptation

基本實作演練 文件分類&情緒分析 - 上機習作 第三週 專題實作導引

1. 題目作法講解
2. 實作方法引導

專題實作 Basic BERT codes reconstruction - and sentiment classification 第四週 對話意圖分析&自動摘要

1. 對話意圖分析
   1. Conversation-based NLP
   2. Slot filling
   3. Zero-shot learning
2. 自動摘要
   1. Extractive summarization
   2. Abstractive summarization
   3. Evaluation of NL generation

基本實作演練 對話意圖分析&自動摘要 - 上機習作 第五週 專題實作導引

1. 題目作法講解
2. 實作方法引導

專題實作 Zero-shot conditional summarization 9/8~9/10 中秋連假休息一週 第六週 社群資料分析&推薦系統

1. 社群資料分析
   1. Graph representation learning & Graph neural networks
   2. GNN for social media analysis (link prediction, node classification, community detection)
   3. GNN for NLP (language model, text/document classification, entity/relation extraction, etc.)
2. 推薦系統
   1. Collaborative Filtering-based recommendation
   2. Content (text)-based recommendation
   3. Multi-modal recommendation

基本實作演練 社群資料分析&推薦系統 - 上機習作 第七週 專題實作引導

題目作法講解

實作方法引導

專題實作 Text Analysis on Social Media 第八週 停課一天(9/29) 專題演講(9/30) 邀請學界及業界人士分享 NLP 實務經驗及實際應用案例 專題實作&專題成果分享(10/1)