本門課程介紹以下主題：(一) 如何將詞以數據的方式呈現，如，獨熱向量、詞袋、TF-IDF等；(二) 文本語意分析，如，LSA、SVD、PCA、LDiA等，與文本-主題相關技術，並介紹文本相似性的計算；(三) 深度學習，神經網路，如，Word2vec、CNN、RNN、LSTM、Seq2Seq等。同時也介紹這些技術在自然語言處理中的應用。本課程**預設了選修同學具語言學背景**，最主要的目的在訓練語言所同學了解這些技術，培養應用這些技術的能力，配合本所學生語言分析的專長，進行語料前處理及標註，並結合這些演算法，讓本所同學具備應用自然語言處理演算法進行研究的能力。另外，也引導語言學、語言教學同學從對語言的深刻認識來對自然語言處理技術進行反思。