西交NLP四次作业全解析：代码实践与报告撰写指南

一、课程作业背景与核心目标

西安交通大学自然语言处理课程以培养工程实践能力为导向，通过四次递进式作业构建完整知识体系。作业设计覆盖NLP基础技术链：从文本预处理（分词、词性标注）到句法分析（依存句法），最终延伸至语义理解（语义角色标注），形成”基础-进阶-综合”的三级能力提升路径。

1.1 作业技术栈覆盖

• 基础层：中文分词（CRF模型）、词性标注（HMM模型）
• 句法层：依存句法分析（基于转移的解析算法）
• 语义层：语义角色标注（基于BiLSTM-CRF的深度学习框架）
• 工程层：数据预处理、模型调优、误差分析、可视化报告

1.2 实践价值

通过四次作业，学生可系统掌握：

• 传统统计学习方法（CRF/HMM）的工程实现
• 深度学习模型（BiLSTM）的调参技巧
• 自然语言处理全流程开发能力
• 学术报告撰写规范与可视化呈现

二、四次作业核心内容解析

作业1：中文分词与词性标注

技术实现：

• 使用CRF++工具实现条件随机场分词
• 基于HMM模型开发词性标注系统
• 对比jieba分词与自研模型的F1值差异

代码示例：

# CRF分词特征模板示例
def feature_template(sentence, index):
    features = {
        'word': sentence[index],
        'prefix1': sentence[index][:1],
        'suffix1': sentence[index][-1:],
        'bigram': sentence[index-1:index+1] if index>0 else '<BOS>'+sentence[index]
    }
    return features
# HMM词性标注实现
class HMMPOS:
    def __init__(self):
        self.trans_prob = defaultdict(lambda: defaultdict(float))  # 转移概率
        self.emit_prob = defaultdict(lambda: defaultdict(float))   # 发射概率
    def train(self, corpus):
        # 实现参数估计逻辑
        pass

报告要点：

• 对比不同特征模板对分词性能的影响
• 分析HMM模型在未登录词处理上的局限性
• 提出基于词典的混合分词改进方案

作业2：依存句法分析

技术实现：

• 实现基于转移的依存解析算法
• 开发特征提取模块（词形、词性、依存关系）
• 对比贪心算法与beam search的解析精度

关键代码：

class DependencyParser:
    def __init__(self):
        self.actions = ['SHIFT', 'LEFT_ARC', 'RIGHT_ARC']
    def extract_features(self, stack, buffer, arcs):
        features = []
        # 栈顶两个词特征
        if len(stack)>=2:
            features.append(f"S0:{stack[-1].word}|S1:{stack[-2].word}")
        # 缓冲区首词特征
        if buffer:
            features.append(f"B0:{buffer[0].word}")
        # 已有依存关系特征
        for arc in arcs[-3:]:
            features.append(f"ARC:{arc.head}|{arc.label}")
        return features

优化方向：

• 引入神经网络特征表示
• 设计动态特征模板选择机制
• 实现并行化特征计算

作业3：语义角色标注

技术实现：

• 构建BiLSTM-CRF语义角色标注模型
• 实现谓词识别与论元结构解析
• 开发模型解释性可视化工具

深度学习框架：

class SRLModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, tag_size):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=300, hidden_size=200, 
                           bidirectional=True, batch_first=True)
        self.crf = CRFLayer(num_tags=tag_size)
    def forward(self, x):
        # x: [batch_size, seq_len, embed_dim]
        lstm_out, _ = self.lstm(x)  # [batch, seq, 400]
        emission = self.fc(lstm_out)  # [batch, seq, tag_size]
        return self.crf.decode(emission)

性能提升策略：

• 引入预训练词向量（如Tencent AI Lab Embedding）
• 设计谓词感知的注意力机制
• 实现半监督学习框架

作业4：综合系统开发

系统架构：

输入层 → 分词模块 → 词性标注 → 依存分析 → 语义角色标注 → 输出可视化

工程实现要点：

• 开发RESTful API接口
• 实现多模块并行计算
• 设计错误恢复机制
• 构建交互式可视化界面

部署方案：

FROM python:3.8
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["gunicorn", "--workers", "4", "app:server"]

三、报告撰写规范与技巧

3.1 学术报告结构

1. 摘要：500字内概括技术路线与创新点
2. 引言：明确研究问题与动机
3. 方法论：
   • 算法原理数学描述
   • 系统架构图
   • 特征工程说明
4. 实验分析：
   • 数据集说明（规模、领域）
   • 评估指标（精确率、召回率、F1）
   • 对比实验结果
5. 结论与展望：
   • 成果总结
   • 局限性分析
   • 未来改进方向

3.2 可视化呈现建议

• 使用Matplotlib/Seaborn绘制性能曲线
• 采用Graphviz展示句法分析树
• 通过Tableau制作交互式误差分析仪表盘

3.3 常见错误规避

• 数据泄露：确保训练集/测试集严格分离
• 评估偏差：采用五折交叉验证
• 过度拟合：添加L2正则化项
• 报告抄袭：引用规范需符合APA格式

四、实践建议与资源推荐

4.1 开发环境配置

# 推荐开发栈
conda create -n nlp_env python=3.8
pip install jieba crfpp pydantic fastapi
conda install pytorch torchvision -c pytorch

4.2 优质学习资源

• 数据集：
  • 中文分词：PKU/MSRA语料库
  • 句法分析：CTB 9.0
  • 语义角色：CoNLL-2012
• 工具库：
  • Stanford CoreNLP（基准对比）
  • LTP（中文处理专用）
  • HuggingFace Transformers（预训练模型）

4.3 调试技巧

• 使用TensorBoard监控训练过程
• 通过PySnooper调试复杂函数
• 采用Locust进行API压力测试

五、总结与展望

本课程作业体系通过”理论-实践-工程”的三维训练，使学生掌握：

1. 传统NLP方法的工程实现能力
2. 深度学习模型的调优经验
3. 完整NLP系统的开发流程
4. 学术报告的撰写规范

未来发展方向建议：

• 探索预训练模型在语义理解中的应用
• 研究多模态NLP技术
• 开发低资源语言处理方案
• 构建可解释的NLP系统

通过系统完成四次作业，学生可积累具有显示度的工程成果，为进入NLP领域研究或工业界实践奠定坚实基础。建议将作业代码进行模块化重构，形成可复用的NLP工具包，持续提升技术影响力。