اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساختاردهی انعطاف‌پذیر متن با استفاده از قالب‌های شناسایی موجودیت نامدار (NER)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساختاردهی انعطاف‌پذیر متن با استفاده از قالب‌های شناسایی موجودیت نامدار (NER)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم اساسی موجودیت‌های نامدار
• 3. انواع موجودیت‌های نامدار: اشخاص، مکان‌ها، سازمان‌ها
• 4. روش‌های شناسایی موجودیت‌های نامدار (NER)
• 5. ابزارهای متن‌باز NER در زبان فارسی
• 6. مجموعه‌داده‌های آموزشی برای NER در زبان فارسی
• 7. پیش‌پردازش متن برای NER: توکنیزاسیون و ریشه‌یابی
• 8. مدل‌های آماری برای NER: مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
• 9. مدل‌های یادگیری ماشین برای NER: SVM و CRF
• 10. شبکه‌های عصبی برای NER: RNN و LSTM
• 11. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی برای NER: BERT و Transformers
• 12. ارزیابی عملکرد مدل‌های NER: دقت، بازخوانی و F1-score
• 13. بهبود عملکرد مدل‌های NER: استفاده از ویژگی‌های زبانی و معنایی
• 14. NER چند زبانه: چالش‌ها و راهکارها
• 15. کاربرد NER در تحلیل احساسات
• 16. کاربرد NER در خلاصه‌سازی متن
• 17. کاربرد NER در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 18. NER در استخراج اطلاعات از متون پزشکی
• 19. NER در استخراج اطلاعات حقوقی
• 20. NER در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 21. استفاده از NER در موتورهای جستجو
• 22. چالش‌های NER در زبان فارسی: ابهام و چندمعنایی
• 23. روش‌های رفع ابهام در NER
• 24. استفاده از واژه‌نامه‌ها و هستی‌شناسی در NER
• 25. NER مبتنی بر قوانین (Rule-based NER)
• 26. ترکیب روش‌های مبتنی بر قوانین و یادگیری ماشین در NER
• 27. NER برای شناسایی اصطلاحات تخصصی
• 28. NER برای شناسایی رویدادها و روابط
• 29. NER در پردازش متون تاریخی
• 30. NER در پردازش متون ادبی
• 31. استفاده از NER در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. NER و حریم خصوصی اطلاعات
• 33. NER و اخلاق داده‌ها
• 34. مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق برای NER
• 35. پیاده‌سازی یک مدل NER ساده با استفاده از پایتون
• 36. کار با کتابخانه‌های NER موجود در پایتون: spaCy و NLTK
• 37. تنظیم پارامترهای مدل‌های NER
• 38. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف NER
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های NER برای منابع محدود
• 40. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در NER
• 41. NER و پردازش زبان طبیعی گفتاری
• 42. NER برای تشخیص نام‌های تجاری
• 43. NER برای شناسایی محصولات و خدمات
• 44. NER در تحلیل متون خبری
• 45. NER در تحلیل متون مالی
• 46. NER در تحلیل متون علمی
• 47. روش‌های نیمه‌نظارتی برای NER
• 48. روش‌های خودنظارتی برای NER
• 49. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری ضعیف (Weakly Labeled Data) برای NER
• 50. NER در زبان‌های با منابع کم
• 51. چالش‌های NER در متون غیررسمی (مانند شبکه‌های اجتماعی)
• 52. NER و مقابله با داده‌های نویزی
• 53. استفاده از NER در سیستم‌های مانیتورینگ رسانه‌ها
• 54. NER و تحلیل روندها و الگوها در متون
• 55. NER برای شخصی‌سازی محتوا
• 56. NER و تحلیل رقبا
• 57. NER در تحلیل بازار
• 58. NER و پیش‌بینی تقاضا
• 59. NER و کشف دانش
• 60. مفاهیم پایه‌ای پردازش زبان فارسی
• 61. ویژگی‌های خاص زبان فارسی و تاثیر آن بر NER
• 62. چالش‌های مورفولوژیکی زبان فارسی در NER
• 63. استفاده از روش‌های ریشه‌یابی پیشرفته در NER فارسی
• 64. منابع و ابزارهای NER فارسی
• 65. آینده NER و روندهای جدید