اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مالیات توکن: چگونه توکنایزیشن ناکارآمد به ضرر زبان‌های کم‌منابع تمام می‌شود؟

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مالیات توکن: چگونه توکنایزیشن ناکارآمد به ضرر زبان‌های کم‌منابع تمام می‌شود؟

موضوع کلی: پردازش زبان‌های طبیعی و عدالت زبانی

موضوع میانی: مشکلات و چالش‌های توکنایزیشن در زبان‌های کم‌منابع

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه ای بر زبان و زبان شناسی
• 3. تاریخچه مختصر پردازش زبان طبیعی
• 4. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 5. اهمیت توکنایزیشن در NLP
• 6. تعریف توکنایزیشن
• 7. انواع توکنایزیشن
• 8. توکنایزیشن مبتنی بر قوانین
• 9. توکنایزیشن مبتنی بر آمار
• 10. توکنایزیشن مبتنی بر یادگیری عمیق
• 11. چالش های توکنایزیشن
• 12. ابہام در زبان
• 13. حروف ربط و علائم نگارشی
• 14. کلمات مرکب
• 15. زبان های مختلف، ساختارهای متفاوت
• 16. منابع محدود برای زبان های کم منابع
• 17. مقاله "The Token Tax" چیست؟
• 18. بیان مسئله در مقاله
• 19. مفهوم "مالیات توکن"
• 20. چرا توکنایزیشن ناکارآمد "مالیات" محسوب می شود؟
• 21. تأثیر "مالیات توکن" بر زبان های کم منابع
• 22. تجزیه و تحلیل biases در توکنایزیشن
• 23. انواع biases در توکنایزیشن
• 24. bias مبتنی بر طول کلمه
• 25. bias مبتنی بر فراوانی کلمه
• 26. bias مبتنی بر ساختار زبان
• 27. bias مبتنی بر الفبا
• 28. bias مبتنی بر قواعد زبانی
• 29. case study 1: زبان های اروپایی و توکنایزیشن
• 30. case study 2: زبان های آسیایی و توکنایزیشن
• 31. case study 3: زبان های آفریقایی و توکنایزیشن
• 32. case study 4: زبان های ایرانی و توکنایزیشن
• 33. case study 5: زبان های بومی و توکنایزیشن
• 34. روش های ارزیابی توکنایزیشن
• 35. معیارهای سنتی ارزیابی
• 36. معیارهای مبتنی بر کیفیت
• 37. معیارهای مبتنی بر کارایی
• 38. اندازه گیری bias در توکنایزیشن
• 39. روش های کمی سازی bias
• 40. داده های آزمون برای سنجش bias
• 41. تاثیر bias توکنایزیشن بر مدل های NLP
• 42. مدل های زبانی آماری
• 43. مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 44. مدل های مبتنی بر ترنسفورمر
• 45. تاثیر bias بر ترجمه ماشینی
• 46. تاثیر bias بر تحلیل احساسات
• 47. تاثیر bias بر پرسش و پاسخ
• 48. تاثیر bias بر تولید متن
• 49. راه حل های احتمالی برای کاهش "مالیات توکن"
• 50. تکنیک های توکنایزیشن کارآمدتر
• 51. توکنایزیشن با در نظر گرفتن ویژگی های زبان
• 52. توکنایزیشن مبتنی بر زیرکلمه (subword tokenization)
• 53. BPE (Byte Pair Encoding)
• 54. WordPiece
• 55. SentencePiece
• 56. مزایای توکنایزیشن مبتنی بر زیرکلمه
• 57. معایب توکنایزیشن مبتنی بر زیرکلمه
• 58. توسعه الگوریتم های توکنایزیشن مقاوم در برابر bias
• 59. استفاده از دانش زبان شناختی در توکنایزیشن
• 60. تنظیم مدل های زبان برای زبان های کم منابع
• 61. fine-tuning مدل های از پیش آموزش دیده
• 62. few-shot learning برای زبان های کم منابع
• 63. zero-shot learning برای زبان های کم منابع
• 64. استراتژی های جمع آوری داده برای زبان های کم منابع
• 65. بازآفرینی مجموعه داده های موجود
• 66. ایجاد مجموعه داده های جدید
• 67. استفاده از ترجمه ماشینی معکوس
• 68. استفاده از روش های خودکار برچسب گذاری
• 69. نقش جامعه در حمایت از زبان های کم منابع
• 70. اهمیت همکاری بین زبان شناسان و دانشمندان داده
• 71. پروژه های متن باز برای NLP زبان های کم منابع
• 72. اهمیت تحقیقات بیشتر در زمینه "مالیات توکن"
• 73. پیشنهادات برای تحقیقات آتی
• 74. اهمیت توجه به عدالت زبانی در NLP
• 75. اخلاقیات در هوش مصنوعی و NLP
• 76. مسئولیت پذیری توسعه دهندگان NLP
• 77. آینده توکنایزیشن و NLP
• 78. تکنیک های نوظهور در توکنایزیشن
• 79. رویکردهای چندزبانه در توکنایزیشن
• 80. تاثیر جهانی شدن بر تنوع زبانی در NLP
• 81. دوره آموزشی "مالیات توکن" - مروری بر محتوا
• 82. اهداف یادگیری دوره
• 83. مخاطبان هدف دوره
• 84. پیش نیازهای دوره
• 85. ساختار کلی دوره
• 86. جلسات عملی و کارگاه ها
• 87. پروژه های نهایی دوره
• 88. منابع تکمیلی برای مطالعه
• 89. ارزیابی یادگیری در دوره
• 90. نحوه مشارکت در بحث های دوره
• 91. نتیجه گیری و جمع بندی دوره
• 92. فراخوان به عمل برای جامعه NLP
• 93. کاهش شکاف دیجیتالی زبانی
• 94. قدرت توکنایزیشن عادلانه
• 95. آینده ای که همه زبان ها در آن شنیده می شوند
• 96. جمع بندی نهایی: فراتر از "مالیات توکن"