【24h】

Concrete Assignments for Teaching NLP in an M.S. Program

机译:在硕士课程中教授NLP的具体作业程序

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摘要

The professionally oriented computerscience M.S. students at Northern IllinoisUniversity are intelligent, interested innew ideas, and have good programmingskills and a good math background.However, they have no linguisticsbackground, find traditional academicprose difficult and uninteresting, and havehad no exposure to research. Given thispopulation, the assignments I have foundmost successful in teaching Introduction toNLP involve concrete projects wherestudents could see for themselves thephenomena discussed in class. This paperdescribes three of my most successfulassignments: duplicating Kernighan etal.’s Bayesian approach to spellingcorrection, a study of Greenberg’suniversals in the student’s native language,and a dialogue generation project. Foreach assignment I discuss what thestudents learned and why the assignmentwas successful.
机译:专业的电脑 理学硕士伊利诺伊州北部的学生 大学很聪明,对 新的想法,并有良好的编程 技能和良好的数学背景。 但是,他们没有语言学 背景,找传统学术 散文困难而无趣,并且有 没有研究的机会。鉴于这种 人口,我发现的作业 教学最成功 NLP涉及具体项目,其中 学生可以亲眼看到 课堂上讨论的现象。这篇报告 描述了我最成功的三个 作业:复制Kernighan等 等人的贝叶斯拼写方法 更正,对格林伯格的研究 学生母语的通用性, 和一个对话生成项目。为了 每次作业我都会讨论 学生学到了,为什么要布置作业 那是成功的。

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