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[COMP4221]Introduction to NLP
課程時間：2017年Spring季
授課教授：Dekai Wu
我覺得教授：比较随意
這門課的Grade：较好/不清楚
我覺得這門課：内容安排太随意，教授讲课和考试出题很迷，不推荐
两个midterm, 一个final, 三个assignment, 加participation。Final占25%，participation大概5%。Participation分通过上课积极回答问题获得。其余记不清。
教的内容大概是：
Midterm 1前：
前两三周都在讨论一些哲学／社科／……层面的问题，例如What is scientific method. Language and intelligence. Why should we focus on machine translation, especially Chinese-English translation.
接下来三节课是玩一个Chinese English translation游戏，让我们思考translation为什么困难。
midterm1还针对以上内容出了几道简答题，考蒙了。
然后开始讲technical一点的东西，bigram model和scheme (functional programming)。
Midterm 2前：
按Dekai老师的书的顺序讲的：uninformed/informed search (期间Dekai老师还做了个炫酷的道具给我们解释Dijkstra algorithm), anagram problem, bigram (again), bag translation, finite state automation, hidden markov model (HMM).
个人觉得最有收获的部分是HMM，包括viberti algorithm, forward/backward probabilities, expectation maximization。
Final前：
内容太散了不知道怎么概括，有：
Knowledge representation: conjunctive normal form (CNF), Backus-Naur Form (BNF), and-or graph, hypergraph.
Context-free grammar.
几个parsing model：Token-based HMM / WFSA parsing. Segmental HMM / WFSA parsing. Segmental WFST biparsing. Token-based SCFG parsing (CYK algorithm的extension). Segmental SCFG parsing. Segmental WFST biparsing.
最后是 stochstic inversion transduction grammar (SITG).
总体感受是，教授上课进度比较随意，结课之前占了几次tutorial赶进度才把内容讲完。个人也不太认同上课进度安排，比如midterm1前technical的东西较少，比如花了很长时间讲可以自学的scheme语言，比如有时候太深钻某一方面的内容。考试的时候题目叙述不太清晰，midterm1有不少同学反映因为看不懂题而做错，midterm2和final个人也觉得知识点都懂但是不太看得懂题。
