اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسلط بر نشانه‌گذاری و کاراکترهای ویژه در توکنایز کردن متن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر نشانه‌گذاری و کاراکترهای ویژه در توکنایز کردن متن

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش متن و تحلیل زبان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و توکنایز کردن
• 2. اهمیت نشانه‌گذاری در پردازش زبان طبیعی
• 3. انواع نشانه‌ها و کاراکترهای ویژه در زبان فارسی
• 4. روش‌های شناسایی نشانه‌ها در متن
• 5. چالش‌های نشانه‌گذاری در زبان فارسی
• 6. نشانه‌گذاری دستی در مقابل خودکار
• 7. مقدمه‌ای بر توکنایز کردن متن
• 8. اهمیت توکنایز کردن در پردازش زبان طبیعی
• 9. روش‌های مختلف توکنایز کردن متن
• 10. توکنایز کردن مبتنی بر فاصله (whitespace tokenization)
• 11. توکنایز کردن مبتنی بر قوانین (rule-based tokenization)
• 12. توکنایز کردن مبتنی بر مدل‌های آماری (statistical tokenization)
• 13. توکنایز کردن زبان فارسی با استفاده از کتابخانه‌های NLTK و spaCy
• 14. مدیریت نقطه‌گذاری در توکنایز کردن
• 15. حذف، جایگزینی و نگهداری نشانه‌ها
• 16. مدیریت کاراکترهای ویژه در توکنایز کردن
• 17. نحوه برخورد با اعداد، تاریخ‌ها و آدرس‌ها
• 18. نحوه برخورد با ایمیل‌ها و URLها
• 19. مدیریت علائم نگارشی در توکنایز کردن
• 20. نحوه برخورد با علامت سوال، علامت تعجب و سه نقطه
• 21. مدیریت ویرگول، نقطه و خط فاصله
• 22. اهمیت یکنواختی در نشانه‌گذاری
• 23. استانداردهای نشانه‌گذاری در زبان فارسی
• 24. ابزارهای خودکار نشانه‌گذاری
• 25. ارزیابی کیفیت نشانه‌گذاری
• 26. خطاهای رایج در نشانه‌گذاری و راه‌های رفع آن‌ها
• 27. تاثیر نشانه‌گذاری بر دقت مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 28. بهینه‌سازی توکنایز کردن برای زبان فارسی
• 29. توکنایز کردن زیرکلمه‌ای (subword tokenization)
• 30. روش‌های Byte Pair Encoding (BPE) و WordPiece
• 31. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای توکنایز کردن
• 32. توکنایز کردن متن‌های غیررسمی (مانند شبکه‌های اجتماعی)
• 33. چالش‌های توکنایز کردن متن‌های عامیانه
• 34. پیش‌پردازش متن برای توکنایز کردن
• 35. پاکسازی متن از کاراکترهای نامطلوب
• 36. تبدیل متن به حروف کوچک
• 37. حذف کلمات توقف (stop words)
• 38. ریشه‌یابی کلمات (stemming and lemmatization)
• 39. نرمال‌سازی متن
• 40. استانداردسازی املایی
• 41. اصلاح غلط‌های املایی
• 42. تبدیل اعداد به کلمات
• 43. تبدیل تاریخ‌ها به فرمت استاندارد
• 44. توکنایز کردن متن‌های دو زبانه (فارسی-انگلیسی)
• 45. چالش‌های توکنایز کردن متن‌های دو زبانه
• 46. روش‌های تشخیص زبان در متن
• 47. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای توکنایز کردن
• 48. آموزش مدل توکنایز کننده سفارشی
• 49. ارزیابی عملکرد مدل توکنایز کننده
• 50. تحلیل خطا در توکنایز کردن
• 51. تاثیر اندازه واژگان بر عملکرد توکنایز کننده
• 52. بهینه‌سازی سرعت توکنایز کردن
• 53. استفاده از حافظه نهان (caching) برای بهبود سرعت
• 54. توکنایز کردن متن‌های بزرگ
• 55. مدیریت منابع حافظه در توکنایز کردن متن‌های بزرگ
• 56. استفاده از پردازش موازی برای توکنایز کردن
• 57. کاربردهای توکنایز کردن در پردازش زبان طبیعی
• 58. خلاصه‌سازی متن
• 59. ترجمه ماشینی
• 60. تحلیل احساسات
• 61. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده
• 62. پرسش و پاسخ
• 63. بازیابی اطلاعات
• 64. ساخت موتورهای جستجو
• 65. شناسایی هرزنامه‌ها
• 66. مدیریت و نگهداری واژگان توکنایز کننده
• 67. به‌روزرسانی واژگان با کلمات جدید
• 68. حذف کلمات نادر و غیرضروری
• 69. نحوه برخورد با کلمات ترکیبی
• 70. توکنایز کردن اصطلاحات تخصصی
• 71. توکنایز کردن متون حقوقی و پزشکی
• 72. توکنایز کردن متون ادبی
• 73. استفاده از توکنایز کردن در تحلیل داده‌های متنی
• 74. پیش‌بینی روندها و الگوها
• 75. شناسایی موضوعات کلیدی
• 76. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 77. توکنایز کردن و مسائل مربوط به حریم خصوصی
• 78. حذف اطلاعات حساس از متن
• 79. رمزنگاری متن قبل از توکنایز کردن
• 80. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در پردازش زبان طبیعی
• 81. آینده توکنایز کردن متن
• 82. تحولات در مدل‌های زبانی بزرگ
• 83. تکنیک‌های نوین توکنایز کردن
• 84. چالش‌های جدید در توکنایز کردن متن