一、引言：NLP课程作业的价值与意义

自然语言处理（NLP）作为人工智能的核心领域，其课程作业往往要求学生从理论走向实践，通过代码实现与报告撰写，系统掌握文本处理、模型训练及结果分析的全流程。西安交通大学（西交）的NLP课程作业设计，以四次递进式任务为主线，覆盖从基础文本处理到复杂模型优化的完整链条，为学生提供了扎实的实战平台。本文将围绕“西交-自然语言处理-nlp四次作业(代码+报告).zip”展开，深入解析作业目标、代码实现逻辑及报告撰写要点，助力学习者高效完成课程任务。

二、四次作业内容概览与核心目标

1. 作业一：文本预处理与基础特征提取

目标：掌握文本清洗、分词、词频统计等基础操作，理解特征工程对NLP任务的重要性。
代码实现：

• 使用Python的re、jieba等库完成文本清洗（去标点、停用词过滤）与分词。
• 通过sklearn的CountVectorizer或TfidfVectorizer实现词频/TF-IDF特征提取。
• 示例代码片段：
  ```python
  import jieba
  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

文本分词与TF-IDF特征提取

texts = [“这是第一个句子”, “这是第二个句子”]
seg_texts = [“ “.join(jieba.cut(text)) for text in texts]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(seg_texts)
print(vectorizer.get_feature_names_out()) # 输出特征词列表

**报告要点**：  
- 对比不同分词工具（如`jieba`与`pkuseg`）的准确性与效率。  
- 分析TF-IDF与词频特征在文本分类任务中的表现差异。
#### 2. 作业二：传统机器学习模型应用
**目标**：基于预处理后的文本特征，训练朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）等模型，理解模型参数对性能的影响。  
**代码实现**：  
- 使用`sklearn`的`MultinomialNB`和`SVC`构建分类器。  
- 通过网格搜索（`GridSearchCV`）优化超参数（如SVM的`C`和`kernel`）。  
- 示例代码片段：  
```python
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 朴素贝叶斯模型训练与参数调优
model = MultinomialNB()
params = {"alpha": [0.1, 0.5, 1.0]}  # 平滑参数
grid_search = GridSearchCV(model, params, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("最佳参数:", grid_search.best_params_)

报告要点：

• 绘制模型在训练集与验证集上的准确率曲线，分析过拟合/欠拟合现象。
• 对比不同模型（如NB与SVM）在短文本与长文本分类中的表现。

3. 作业三：深度学习模型实践

目标：基于PyTorch或TensorFlow实现文本分类的神经网络模型（如CNN、RNN），理解序列建模与特征提取的机制。
代码实现：

• 使用PyTorch构建包含Embedding层、LSTM层及全连接层的文本分类模型。
• 通过torch.utils.data.Dataset自定义数据加载器，支持批量训练。
• 示例代码片段：
  ```python
  import torch
  import torch.nn as nn

class TextCNN(nn.Module):
def init(self, vocabsize, embeddim, num_classes):
super().__init()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
self.conv = nn.Conv1d(embed_dim, 128, kernel_size=3)
self.fc = nn.Linear(128, num_classes)

def forward(self, x):
    x = self.embedding(x)  # [batch_size, seq_len, embed_dim]
    x = x.permute(0, 2, 1)  # 调整维度以适配Conv1d
    x = torch.relu(self.conv(x))
    x = x.mean(dim=2)  # 全局平均池化
    return self.fc(x)

**报告要点**：  
- 分析不同网络结构（如单层LSTM vs. 双向LSTM）对模型性能的影响。  
- 可视化训练过程中的损失值与准确率变化，定位模型收敛问题。
#### 4. 作业四：预训练模型微调与优化
**目标**：基于BERT、RoBERTa等预训练模型，完成文本分类任务的微调，理解迁移学习在NLP中的应用。  
**代码实现**：  
- 使用Hugging Face的`transformers`库加载预训练模型及分词器。  
- 通过`Trainer` API实现微调流程，支持学习率调度与早停机制。  
- 示例代码片段：  
```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
# 加载预训练模型与分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=2)
# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    evaluation_strategy="epoch",
)
# 初始化Trainer并训练
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset,
)
trainer.train()

报告要点：

• 对比微调前后模型在测试集上的F1值、准确率等指标。
• 分析预训练模型对小样本数据集的适应性，提出数据增强策略（如回译、同义词替换）。

三、代码与报告的协同优化策略

1. 代码模块化：将数据预处理、模型训练、评估等步骤封装为独立函数或类，提升代码可复用性。
2. 实验记录规范化：在报告中详细记录超参数设置、实验环境（如Python版本、库版本）及随机种子，确保结果可复现。
3. 可视化分析：使用matplotlib或seaborn绘制模型性能对比图、损失曲线等，直观展示优化效果。
4. 错误分析：针对模型在测试集上的错误预测，统计错误类型（如类别混淆、长尾样本），提出改进方向。

四、总结与展望

西交NLP课程的四次作业，通过递进式任务设计，系统覆盖了NLP从基础到进阶的核心技术。学习者在完成代码实现与报告撰写的过程中，不仅能掌握工具使用（如sklearn、PyTorch、transformers），更能深入理解模型选择、参数调优及结果分析的方法论。未来，可进一步探索多模态NLP、低资源语言处理等前沿方向，将课程知识应用于实际场景（如智能客服、舆情分析），实现技术价值最大化。

附件建议：读者可下载“西交-自然语言处理-nlp四次作业(代码+报告).zip”，参考其中的代码框架与报告模板，结合自身数据集进行修改与扩展，快速完成课程任务。