北大语言学NLP课程：机器学习与自然语言处理深度解析

一、课程背景与核心定位

《北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 2_机器学习与自然语言处理 共33页.pptx》是北京大学语言学系针对自然语言处理（NLP）领域推出的进阶课程，聚焦机器学习与NLP的深度融合。课程以33页PPT为载体，系统梳理了机器学习在NLP中的核心应用场景、算法原理及实践方法，旨在为开发者、研究者及企业用户提供从理论到落地的完整知识体系。

课程的核心定位体现在两方面：

1. 跨学科融合：结合语言学理论与机器学习技术，强调NLP任务的底层逻辑（如句法分析、语义理解）与算法模型的协同设计；
2. 实战导向：通过案例拆解与代码示例，覆盖文本分类、序列标注、机器翻译等典型任务，突出模型调优与工程化能力。

二、机器学习在NLP中的核心应用场景

1. 文本分类与情感分析

文本分类是NLP的基础任务，机器学习通过特征提取与模型训练实现自动化分类。例如：

• 传统方法：基于词袋模型（Bag of Words）和TF-IDF特征，结合SVM、朴素贝叶斯等分类器；
• 深度学习方法：使用CNN、RNN或Transformer架构，直接从原始文本中学习语义特征。

实践建议：

• 针对小样本数据，优先选择轻量级模型（如FastText）；
• 对于长文本分类，可结合BERT等预训练模型提升效果。

2. 序列标注与命名实体识别（NER）

序列标注任务（如分词、词性标注、NER）需处理标签间的依赖关系。机器学习通过条件随机场（CRF）或BiLSTM-CRF模型解决此类问题。

代码示例（PyTorch实现BiLSTM-CRF）：

import torch
import torch.nn as nn
class BiLSTM_CRF(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):
        super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.vocab_size = vocab_size
        self.tag_to_ix = tag_to_ix
        self.tagset_size = len(tag_to_ix)
        self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2,
                            num_layers=1, bidirectional=True, batch_first=True)
        self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, self.tagset_size)
        self.crf = CRF(self.tagset_size)  # 假设已实现CRF层
    def forward(self, sentence):
        embeds = self.word_embeds(sentence)
        lstm_out, _ = self.lstm(embeds)
        emissions = self.hidden2tag(lstm_out)
        return emissions

关键点：BiLSTM捕捉上下文特征，CRF层建模标签转移概率，二者结合可显著提升NER准确率。

3. 机器翻译与序列到序列（Seq2Seq）模型

机器翻译是NLP的经典任务，机器学习通过Seq2Seq框架（编码器-解码器结构）实现跨语言转换。

• 编码器：将源语言句子编码为固定维度的上下文向量（如RNN、Transformer）；
• 解码器：基于上下文向量生成目标语言句子（结合注意力机制）。

优化方向：

• 使用Transformer替代RNN，提升并行计算能力；
• 引入预训练语言模型（如mBART）增强跨语言表示。

三、核心算法与模型解析

1. 传统机器学习算法

• 朴素贝叶斯：基于概率假设的简单分类器，适用于文本分类；
• 支持向量机（SVM）：通过核函数处理高维特征，适合小样本场景；
• 条件随机场（CRF）：建模序列标签的依赖关系，常用于序列标注。

2. 深度学习模型

• 循环神经网络（RNN）：处理变长序列，但存在梯度消失问题；
• 长短期记忆网络（LSTM）：通过门控机制缓解梯度消失，适合长文本；
• Transformer架构：自注意力机制捕捉全局依赖，成为NLP的主流模型（如BERT、GPT）。

模型选择建议：

• 任务依赖局部特征（如分词）→ 选择CNN或BiLSTM；
• 任务依赖全局上下文（如文本生成）→ 选择Transformer。

四、实践案例与工程化经验

1. 案例：基于BERT的文本分类

步骤：

1. 数据预处理：清洗文本、构建标签体系；
2. 微调BERT：加载预训练模型，添加分类层；
3. 训练与评估：使用交叉熵损失函数，监控准确率与F1值。

代码片段（Hugging Face Transformers库）：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2)
train_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=train_args,
    train_dataset=train_dataset,  # 假设已构建
)
trainer.train()

2. 工程化挑战与解决方案

• 数据稀缺：使用数据增强（如回译、同义词替换）或迁移学习；
• 模型部署：将PyTorch模型转换为ONNX格式，提升推理效率；
• 实时性要求：量化模型（如INT8）或使用轻量级架构（如DistilBERT）。

五、课程价值与学习建议

1. 课程价值

• 系统性：覆盖从传统算法到深度学习的完整技术栈；
• 实战性：提供可复用的代码模板与数据集；
• 前沿性：介绍预训练模型、多模态NLP等最新方向。

2. 学习建议

• 分层学习：先掌握传统算法（如CRF），再深入深度学习；
• 动手实践：通过Kaggle竞赛或开源项目（如Hugging Face）积累经验；
• 关注社区：参与NLP顶会（如ACL、EMNLP）或论坛（如Reddit的r/MachineLearning）。

六、总结与展望

《北大语言学 自然语言处理课程 NLP系列课程 2_机器学习与自然语言处理 共33页.pptx》为NLP开发者提供了从理论到落地的全链路指导。未来，随着大模型（如GPT-4、PaLM）的普及，NLP将进一步向低代码化、多模态化发展。开发者需持续关注模型压缩、伦理安全等新兴议题，以适应技术变革。