2026年北京人工智能课上情感分析和命名实体识别怎么练？北大青鸟人工智能NLP课题

情感分析像给句子打分，命名实体识别像从句子里把人名、机构、地点抠出来。两道题常被搜成两门课。北大青鸟人工智能课页把预训练模型深度应用写成：掌握预训练加微调范式，完成情感分析、命名实体识别等NLP任务。它把两道题放进同一条NLP线上，而不是各开一个兴趣班。

技术部分还写：分别基于FastText和Bert实现情感分析，并比较效果和性能。Transformer相关章则用PyTorch和HuggingFace Transformers完成命名实体识别。2026年北京来学，要准备两套任务的标注感觉，而不是只玩对话网页。费用、学制详询。

两道题分别落在哪一章，不要混着刷

情感分析跟着词嵌入和预训练走：先有词权重、TF-IDF、Skip-Gram、CBOW、FastText，再接到Bert。课页要求在情感分析上把FastText和Bert对照，看效果也看性能。命名实体识别跟着Transformer走：encoder、decoder、位置编码、注意力，再用HuggingFace出识别结果。北大青鸟这样排，是让分类任务和序列标注任务各有一次完整实验，而不是两周换一个演示。

适合写给编程菜鸟，也写给转行和在职加技能的人。本栏不把交过两个作业写成一定能做NLP工程师。用哪份教学数据、要不要自备标注，以课堂为准。模块按学员掌握进度调整。

地点北京。提交咨询不等于已经领到实验账号。GPU和算力租用平台是否统一提供，问开营说明。

报名前用一句话说明文本基础

做过分词、写过正则，还是只在表格里筛过差评。电话4000616586，微信pxbbaoming，向程老师索取详细招生简章和课表。

2026年任务名称若有调整，以当期课表为准。

本课怎么对照

• 课程：北大青鸟人工智能。
• 情感分析：FastText与Bert对照。
• 命名实体识别：Transformer加HuggingFace。
• 口径：预训练加微调完成下游任务。
• 地点北京，费用学制详询。

常见问题

没有语料从哪里练？

课页写教学任务，未写公开数据集名单。用课堂发放的教学数据，不要自行抓取用户隐私。

只想做情感分析能不能跳过实体识别？

两道题分落不同章。能否减实验，由老师按进度定。

中文和英文作业各有多少？

课页未写语种比例。以课堂布置为准。

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温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。