اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی موضوعی و خوشه‌بندی اسناد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی موضوعی و خوشه‌بندی اسناد

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوش تجاری (Business Intelligence)

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌سازی موضوعی
• 2. مفاهیم کلیدی خوشه‌بندی اسناد
• 3. پیش‌پردازش متون برای مدل‌سازی موضوعی
• 4. پاکسازی داده‌های متنی
• 5. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 6. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 7. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لِماتیزاسیون (Lemmatization)
• 8. نمایش متنی با استفاده از بردارها
• 9. مدل فضای برداری (Vector Space Model)
• 10. محاسبه شباهت بین اسناد
• 11. معرفی مدل‌های زبانی
• 12. مدل‌های N-gram
• 13. توزیع احتمال کلمات
• 14. مقدمه‌ای بر مدل موضوعی پنهان دیریکله (LDA)
• 15. درک مفهوم موضوع در LDA
• 16. فرضیات مدل LDA
• 17. پیاده‌سازی LDA در پایتون
• 18. تفسیر نتایج LDA
• 19. ارزیابی مدل‌های موضوعی
• 20. شاخص‌های ارزیابی موضوعی
• 21. بهینه‌سازی پارامترهای LDA
• 22. مدل‌سازی موضوعی با استفاده از NMF
• 23. مفاهیم NMF و کاربرد آن در خوشه‌بندی
• 24. مقایسه LDA و NMF
• 25. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
• 26. خوشه‌بندی K-means
• 27. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها
• 28. ارزیابی خوشه‌بندی
• 29. خوشه‌بندی مبتنی بر گراف
• 30. روش‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی
• 31. مدل‌سازی موضوعی در متون فارسی
• 32. چالش‌های مدل‌سازی موضوعی در زبان فارسی
• 33. پیش‌پردازش متون فارسی
• 34. استفاده از واژه‌نامه‌های فارسی
• 35. مدل‌سازی موضوعی و تحلیل احساسات
• 36. ترکیب مدل‌سازی موضوعی و تحلیل احساسات
• 37. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در خلاصه‌سازی خودکار
• 38. خلاصه‌سازی انتزاعی و خلاصه سازی استخراجی
• 39. مدل‌سازی موضوعی و طبقه‌بندی اسناد
• 40. استفاده از موضوعات به عنوان ویژگی در طبقه‌بندی
• 41. مدل‌سازی موضوعی و بازیابی اطلاعات
• 42. بهبود دقت بازیابی اطلاعات با استفاده از مدل‌های موضوعی
• 43. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 44. شناسایی موضوعات بحث در شبکه‌های اجتماعی
• 45. تحلیل روند موضوعی در طول زمان