اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل سطحی متن برای دسته‌بندی اسناد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل سطحی متن برای دسته‌بندی اسناد

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تحلیل متنی و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم اساسی تحلیل متنی
• 3. تحلیل واژگانی و نقش کلمات
• 4. برچسب‌زنی اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging)
• 5. الگوریتم‌های برچسب‌زنی اجزای گفتار
• 6. مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models) در برچسب‌زنی
• 7. ارزیابی عملکرد برچسب‌زن‌ها
• 8. چالش‌های برچسب‌زنی در زبان فارسی
• 9. تحلیل ساخت‌واژگانی (Morphological Analysis)
• 10. ریشه‌یابی کلمات در زبان فارسی
• 11. پیش‌پردازش متن برای تحلیل
• 12. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 13. حذف کلمات بی‌اهمیت (Stop Word Removal)
• 14. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 15. انواع موجودیت‌های نام‌دار
• 16. روش‌های مبتنی بر قانون برای شناسایی موجودیت‌ها
• 17. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای شناسایی موجودیت‌ها
• 18. ارزیابی عملکرد شناسایی موجودیت‌ها
• 19. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 20. نمایش گرافیکی وابستگی‌ها
• 21. الگوریتم‌های تحلیل وابستگی
• 22. ارزیابی عملکرد تحلیل وابستگی
• 23. تحلیل هم‌وقوعی (Collocation Analysis)
• 24. شناسایی عبارات چندکلمه‌ای
• 25. استفاده از آمار برای تحلیل هم‌وقوعی
• 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 27. روش‌های مبتنی بر لغت‌نامه برای تحلیل احساسات
• 28. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 29. کاربرد تحلیل احساسات در دسته‌بندی اسناد
• 30. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 31. روش‌های استخراجی خلاصه‌سازی
• 32. روش‌های انتزاعی خلاصه‌سازی
• 33. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
• 34. دسته‌بندی اسناد (Document Classification)
• 35. ویژگی‌های متنی برای دسته‌بندی
• 36. الگوریتم‌های دسته‌بندی متن (Naive Bayes, SVM, Decision Trees)
• 37. ارزیابی عملکرد دسته‌بندی‌کننده‌ها
• 38. دسته‌بندی اسناد خبری
• 39. دسته‌بندی اسناد علمی
• 40. دسته‌بندی ایمیل‌ها (Spam Filtering)
• 41. شبکه‌های معنایی (Semantic Networks)
• 42. هستی‌شناسی (Ontology) و کاربرد آن در تحلیل متن
• 43. استفاده از WordNet در پردازش زبان طبیعی
• 44. پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات
• 45. مدل‌های زبانی (Language Models)
• 46. مدل‌های n-gram
• 47. مدل‌های زبانی عصبی (Neural Language Models)
• 48. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون (NLTK, spaCy)
• 49. کاربرد تحلیل سطحی متن در تشخیص اخبار جعلی
• 50. تحلیل سطحی متن و تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 51. تحلیل روند (Trend Analysis) با استفاده از تحلیل متن
• 52. تحلیل پاسخ‌های مشتریان (Customer Feedback Analysis)
• 53. تحلیل متون حقوقی
• 54. تحلیل متون پزشکی
• 55. تحلیل متون ادبی
• 56. پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق
• 57. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
• 58. شبکه‌های حافظه بلندمدت (Long Short-Term Memory Networks)
• 59. تبدیل‌کننده‌ها (Transformers) و کاربرد آن‌ها در تحلیل متن
• 60. پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
• 61. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 62. منابع داده برای پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 63. آینده پردازش زبان طبیعی
• 64. تحلیل متون تاریخی
• 65. تحلیل متون مذهبی (با رعایت الزامات)
• 66. تحلیل متون سیاسی
• 67. تحلیل متون اقتصادی
• 68. تحلیل متون علمی-تخصصی
• 69. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل سطحی متن
• 70. استفاده از پردازش موازی برای تحلیل متن‌های بزرگ
• 71. روش‌های کاهش ابعاد در پردازش متن
• 72. تحلیل متون چندزبانه
• 73. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای دسته‌بندی اسناد
• 74. ارائه یک پروژه عملی در تحلیل سطحی متن