國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 自然語言問答系統(7051)
	(Eng.) Natural Language Question Answering System
開課單位	資管系
課程類別	選修			學分	3	授課教師	呂瑞麟
選課單位	資管系 / 碩士班			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1141
課程簡述	了解自然語言問答系統以及其相關挑戰，並介紹相關機器學習的解決方法，尤其是序列學習的相關方法。
先修課程名稱								課程含自主學習	Y

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
1. 了解問答系統。 2. 學習 RDF 以及其查詢語法 SPARQL。 3. 自然語言處理技巧與挑戰，包含詞性標記與相依樹 4. 序列學習方式，包含循環神經網路以及 Seq2Seq 模式等	1.專業知能與實務應用 2.獨立探析 3.創新研究 4.領導溝通與團隊合作 5.社會責任與全球視野	30 25 20 10 15	習作 討論 講授	書面報告 出席狀況 口頭報告 作業 測驗 實作
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容 第1週 1. 問答系統的種類與挑戰 第2週 2. 開放資料 第3週 3. RDF 以及 SPARQL 第4週 4. Language Modeling with N-Gram 第5週 5. Naive Bayes Classification and Sentiment 第6週 6. Logistic Regression 第7週 7. Vector Semantics and Embeddings 第8週 8. Neural Nets and Neural Language Models 第9週 Midterm Exam 第10週 9. Part-of-Speech Tagging 第11週 9. Part-of-Speech Tagging 第12週 10. Sequence Processing with Recurrent Networks 第13週 10. Sequence Processing with Recurrent Networks 第14週 12. Encoder-Decoder Models and Attention 第15週 12. Encoder-Decoder Models and Attention 第16週 Final examϳ. Dependency Parsing ϳ. Dependency Parsing 自主學習 內容
學習評量方式
1. Class participation 2. Homeworks 3. Exams
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Dan Jurafsky and James H. Martin, Speech and Language Processing (3rd ed. draft)
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
https://xml.nchu.edu.tw/~jlu/classes/QALD
課程輔導時間
Wed. 13:30~14:30
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
04.教育品質   08.就業與經濟成長   09.工業、創新基礎建設   17.全球夥伴 提供體驗課程：N

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更新日期 西元年/月/日：無	列印日期 西元年/月/日：2025 / 7 / 05
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