这全英杂乱ppt看的脑袋痛，也没有作业，点名也没通知，考试更是一无所知道，讲的东西也很过时，只能说慎选，学不到什么东西。 >>更多

考试内容基本都在ppt上，现在看每年考点也都差不多，调分貌似是一点不调，严格37开，只有一个论文和期末考试，平常没有作业，老师讲课中规中矩吧（我没怎么听过），还有就是ppt是英文的有点烦，不怎么在意gpa水学分的话倒是个不错的选择 >>更多

这门课如前面几位同学所说，讲授的是NLP领域的基础知识和传统方法（至少我上的时候是这样）。想了解BERT等前沿工作的同学可能会有所失望了233。课程有一部分参考了Speech and Language Peocessing的内容（https://web.stanford.edu/~jurafsky/ >>更多

出分再补充。首先是基于前人文档修订后的小抄，添加了聊天机器人的章节和部分修改。50469c02497f04b1874043b4063003b656d2a0bb.docx考试只能说，确实和pksq说的一样，都是计算题，而且就那几种计算，几乎一模一样。感觉整理的小抄没什么用，还不如只印计算部分和tf-i >>更多

考完赶紧来划考试范围啦，大体和学长说的没差，第一题动态规划求football和global的编辑距离，然后问hmm的概率类别（没太懂），训练hmm，硬件条件都相同，训练结果会不会不一样。朴素贝叶斯让你给UNoriginal with no fun来分类，而且用加1法。问了如何评价机器翻译，有人为标准 >>更多

课程内容和考试内容楼上已经说过了，不再赘述只有一次点名（而且提前一周通知）和一次论文阅读报告作业需要提交，对大四水学分的同学十分友好期末考试半开卷，建议打印PPT上所有计算相关的部分（n-gram语言模型、HMM、朴素贝叶斯、PPMI...etc），都很有可能出题，但是这课只开了两年应该找不到往年卷 >>更多

选课建议：本来也就是开在大四的课程，各位AI班的同学和感兴趣的同学大四选就行了，大三选属实浪费时间。 >>更多

上课水，老师照着ppt念，ppt内容多，下面没几个人在听的。主要是把 NLP 的各个细分领域过了一遍，科普介绍性质，感觉离实际应用有点远。没有作业和实验学不到什么真东西。期中一次3000字+的文献调研报告，期末考试考全部ppt内容。平时点了两次名，点名之前会在群里通知。给分3：7，目测没怎么调。总之 >>更多