一、项目背景与目标

NLP（自然语言处理）作为人工智能的核心领域，近年来因深度学习技术的突破取得显著进展。本期末大作业旨在通过实践深度学习模型在NLP任务中的应用，帮助学生掌握从模型构建到实验分析的全流程能力。项目聚焦文本分类、序列标注等经典任务，要求提交完整的源代码、实验报告及文档说明，覆盖数据预处理、模型设计、训练优化及结果评估等关键环节。

1.1 任务选择与数据集

• 任务类型：以文本分类（如新闻分类、情感分析）或序列标注（如命名实体识别）为主，需明确任务定义及评价指标。
• 数据集：推荐使用公开数据集（如IMDB影评、CoNLL-2003），需说明数据规模、标注规则及预处理步骤（如分词、去停用词）。
• 示例代码：

  from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
  data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=['comp.graphics', 'rec.sport.baseball'])
  texts = data.data[:100]  # 示例：取前100条文本
  labels = data.target[:100]

二、源代码实现要点

源代码需包含数据加载、模型定义、训练逻辑及预测接口，建议采用模块化设计，便于复用与调试。

2.1 深度学习模型选择

• 基础模型：LSTM、GRU适用于序列建模，Transformer（如BERT）适合复杂语义理解。

• 代码示例（PyTorch实现LSTM分类）：

  import torch.nn as nn
  class LSTMClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        output, (hidden, _) = self.lstm(embedded)
        return self.fc(hidden.squeeze(0))

2.2 训练流程优化

• 超参数调优：学习率、批次大小、训练轮次需通过验证集调整。
• 正则化技术：Dropout（概率0.5）、权重衰减（L2正则化）防止过拟合。
• 代码示例（训练循环）：

  optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
  criterion = nn.CrossEntropyLoss()
  for epoch in range(10):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(batch.text)
        loss = criterion(outputs, batch.label)
        loss.backward()
        optimizer.step()

三、实验报告撰写规范

实验报告需结构清晰，包含以下部分：

3.1 实验环境与依赖

• 硬件配置：GPU型号（如NVIDIA RTX 3090）、内存大小。
• 软件依赖：Python版本、PyTorch/TensorFlow版本、CUDA版本。
• 示例表格：
  | 组件 | 版本 |
  |——————|————|
  | Python | 3.8 |
  | PyTorch | 1.10 |
  | CUDA | 11.3 |

3.2 实验设计与结果分析

• 对比实验：需与基准模型（如SVM、CNN）对比准确率、F1值等指标。
• 可视化分析：使用Matplotlib/Seaborn绘制训练损失曲线、混淆矩阵。
• 代码示例（混淆矩阵绘制）：

  import seaborn as sns
  from sklearn.metrics import confusion_matrix
  y_true = [0, 1, 0, 1]
  y_pred = [0, 1, 1, 0]
  cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
  sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d')

3.3 错误分析与改进方向

• 典型错误：如过拟合（验证集准确率远低于训练集）、梯度消失（LSTM长序列训练困难）。
• 改进方案：增加数据增强（同义词替换）、尝试预训练模型（如BERT微调）。

四、文档说明编写指南

文档说明需面向不同用户群体（如教师、开发者），内容应包括：

4.1 代码结构说明

• 目录树示例：

  project/
  ├── data/          # 原始数据与预处理后数据
  ├── models/        # 模型定义文件
  ├── utils/         # 工具函数（如数据加载、评估指标）
  ├── train.py       # 训练脚本
  ├── predict.py     # 预测接口
  └── README.md      # 使用说明

4.2 部署与扩展建议

• 模型部署：推荐使用ONNX格式导出模型，通过Flask/FastAPI提供RESTful API。
• 扩展方向：支持多语言任务、集成注意力机制可视化。

五、常见问题与解决方案

1. 数据不平衡：采用加权损失函数或过采样（SMOTE算法）。
2. GPU内存不足：减小批次大小、使用梯度累积。
3. 模型收敛慢：尝试学习率预热（Warmup）、使用更先进的优化器（如AdamW）。

六、总结与展望

本大作业通过深度学习与NLP的结合，锻炼了学生从理论到实践的全栈能力。未来可探索更复杂的任务（如机器翻译、对话系统），或结合强化学习提升模型鲁棒性。建议学生持续关注ACL、EMNLP等顶会论文，保持技术敏感度。

附录：完整代码与实验报告模板已上传至GitHub仓库（示例链接：https://github.com/example/nlp-project），供学生参考与二次开发。