اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جستجوی معنایی با استفاده از NER و پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی معنایی با استفاده از NER و پایتون: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی

موضوع میانی: جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی محاسباتی
• 3. مفاهیم کلیدی داده‌کاوی
• 4. معماری یک سیستم جستجوی معنایی
• 5. پردازش متن: توکن‌سازی و نرمال‌سازی
• 6. بردارسازی متن: روش‌های TF-IDF
• 7. مدل‌های زبانی و کاربرد آن‌ها در جستجو
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 9. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER): معرفی و کاربردها
• 10. الگوریتم‌های NER: رویکردهای مبتنی بر قوانین
• 11. الگوریتم‌های NER: رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 12. الگوریتم‌های NER: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 13. الگوریتم‌های NER: شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformers)
• 14. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای NER (spaCy، NLTK)
• 15. پیاده‌سازی NER با استفاده از spaCy
• 16. بهبود دقت NER: آموزش مدل‌های سفارشی
• 17. ارزیابی مدل‌های NER: معیارها و روش‌ها
• 18. معماری یک سیستم جستجوی معنایی مبتنی بر NER
• 19. ایجاد پایگاه دانش از موجودیت‌های استخراج شده
• 20. نمایش دانش: گراف‌های دانش
• 21. جستجوی شباهت معنایی با استفاده از embeddingها
• 22. محاسبه شباهت معنایی با استفاده از cosine similarity
• 23. جستجوی معنایی بر اساس پرسش‌های ترکیبی
• 24. بهینه‌سازی پرسش‌ها برای جستجوی معنایی
• 25. رتبه‌بندی نتایج جستجوی معنایی
• 26. معرفی الگوریتم‌های رتبه‌بندی (BM25، PageRank)
• 27. ارزیابی سیستم‌های جستجوی معنایی: معیارها و روش‌ها
• 28. کاربرد NER در خلاصه‌سازی متن
• 29. کاربرد NER در تحلیل احساسات
• 30. کاربرد NER در طبقه‌بندی اسناد
• 31. کاربرد NER در سیستم‌های پاسخ به سؤال
• 32. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متن
• 33. روش‌های خوشه‌بندی متن
• 34. روش‌های طبقه‌بندی متن
• 35. استخراج الگوها و قوانین از داده‌های متنی
• 36. تحلیل ارتباطات (Association Rule Mining)
• 37. تحلیل سری‌های زمانی متنی
• 38. پیش‌بینی روندها بر اساس داده‌های متنی
• 39. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 40. بازیابی اطلاعات مبتنی بر محتوا
• 41. بازیابی اطلاعات مبتنی بر پرسش
• 42. بازیابی اطلاعات چندرسانه‌ای
• 43. مقدمه‌ای بر موتورهای جستجوی وب
• 44. خزیدن وب (Web Crawling)
• 45. ایندکس‌گذاری وب (Web Indexing)
• 46. رتبه‌بندی صفحات وب
• 47. تحلیل رفتار کاربران در جستجو
• 48. شخصی‌سازی نتایج جستجو
• 49. بهبود تجربه کاربری در جستجو
• 50. جستجوی معنایی در داده‌های ساختاریافته
• 51. جستجوی معنایی در داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 52. جستجوی معنایی در پایگاه‌های داده
• 53. جستجوی معنایی در داده‌های بزرگ (Big Data)
• 54. کاربردهای جستجوی معنایی در پزشکی
• 55. کاربردهای جستجوی معنایی در حقوق
• 56. کاربردهای جستجوی معنایی در تجارت الکترونیک
• 57. کاربردهای جستجوی معنایی در آموزش
• 58. مفاهیم پایه‌ای در یادگیری تقویتی برای جستجو
• 59. بهینه‌سازی پرسش‌ها با استفاده از یادگیری تقویتی
• 60. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) در NLP
• 61. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و کاربرد آن‌ها در جستجو
• 62. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ برای NER
• 63. استفاده از embeddingهای پیش‌آموزش‌دیده (Word2Vec, GloVe, FastText)
• 64. بهینه‌سازی عملکرد سیستم جستجو
• 65. مقایسه روش‌های مختلف جستجوی معنایی
• 66. آینده جستجوی معنایی و روندهای نوظهور
• 67. چالش‌ها و محدودیت‌های جستجوی معنایی
• 68. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 69. مباحث پیشرفته در داده‌کاوی
• 70. مقدمه‌ای بر پردازش زبان فارسی
• 71. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی