اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل احساسات و نظرات مشتریان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل احساسات و نظرات مشتریان

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

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 2. تعریف و اهمیت تحلیل نظرات مشتریان
• 3. انواع داده‌های متنی برای تحلیل احساسات
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات در فارسی
• 6. حذف کلمات توقف (Stop Words) در متون فارسی
• 7. برچسب‌زنی اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging)
• 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل احساسات
• 9. طبقه‌بندی‌کننده‌های بیزین ساده (Naive Bayes)
• 10. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل احساسات
• 11. درخت تصمیم و جنگل تصادفی در تحلیل نظرات
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و کاربرد آن‌ها
• 13. مدل‌های زبانی و Embeddings کلمات (Word Embeddings)
• 14. Word2Vec و Gensim در زبان فارسی
• 15. FastText و یادگیری نمایش کلمات
• 16. استفاده از پیش‌آموزش‌دیده مدل‌های زبانی فارسی
• 17. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان (Lexicon-based Sentiment Analysis)
• 18. ساخت و استفاده از واژه‌نامه‌های احساسی فارسی
• 19. روش‌های ترکیب امتیازات احساسی
• 20. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی فارسی
• 21. تحلیل نظرات کاربران در وب‌سایت‌های فروشگاهی
• 22. تحلیل احساسات در متون خبری فارسی
• 23. تحلیل احساسات در نظرسنجی‌های آنلاین
• 24. کاربرد تحلیل احساسات در خدمات مشتریان
• 25. شناسایی مشکلات و بهبود محصولات بر اساس نظرات مشتریان
• 26. پیش‌بینی رضایت مشتری با استفاده از تحلیل احساسات
• 27. تحلیل رقبا با بررسی نظرات مشتریان آن‌ها
• 28. تحلیل روند تغییرات احساسات مشتریان در طول زمان
• 29. ارزیابی عملکرد کمپین‌های بازاریابی با تحلیل احساسات
• 30. تحلیل احساسات چندزبانه (Multilingual Sentiment Analysis)
• 31. ابزارهای تحلیل احساسات متن‌باز (Open-Source)
• 32. ابزارهای تحلیل احساسات تجاری (Commercial)
• 33. مقدمه‌ای بر APIهای تحلیل احساسات
• 34. استفاده از Python برای تحلیل احساسات
• 35. کتابخانه‌های NLTK و spaCy در فارسی
• 36. کتابخانه TextBlob و کاربرد آن
• 37. کتابخانه Gensim و مدل‌سازی موضوعی
• 38. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات: دقت، صحت، Recall و F1-Score
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات
• 40. مقابله با داده‌های نامتوازن در تحلیل احساسات
• 41. تحلیل احساسات در متون دارای طنز و کنایه
• 42. تحلیل احساسات در متون کوتاه (Short Text Sentiment Analysis)
• 43. تحلیل احساسات در متون غیررسمی (Informal Text Sentiment Analysis)
• 44. تحلیل احساسات با استفاده از داده‌های صوتی (Speech Sentiment Analysis)
• 45. مقدمه‌ای بر تحلیل موضوعی (Topic Modeling)