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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。