دوره آموزش کاربردی تحلیل متن و زبان‌شناسی رایانه‌ای با پایتون (NLTK) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تحلیل متن و زبان‌شناسی رایانه‌ای با پایتون (NLTK)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان‌شناسی رایانه‌ای و اهمیت پردازش زبان طبیعی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه NLTK
• 3. آشنایی با ساختار متون و نحوه بارگذاری پیکره‌های متنی
• 4. پیش‌پردازش متن و تمیزسازی داده‌های متنی
• 5. روش‌های توکن‌بندی کلمات و جملات در زبان فارسی و انگلیسی
• 6. حذف کلمات توقف و استخراج ریشه کلمات
• 7. نرمال‌سازی متن و تبدیل به حروف کوچک یا یکسان‌سازی کاراکترها
• 8. مبانی برچسب‌گذاری نقش دستوری کلمات
• 9. استفاده از تگ‌کننده‌های آماری و مبتنی بر قواعد
• 10. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار در متون
• 11. تجزیه و تحلیل ساختار جملات و درخت‌های نحوی
• 12. استخراج عبارات اسمی و فعلی از متن
• 13. کاربرد مدل‌های زبانی در پیش‌بینی کلمات بعدی
• 14. مفاهیم احتمالات در پردازش زبان طبیعی
• 15. توزیع فرکانسی کلمات و تحلیل آماری متن
• 16. استفاده از پیکره‌های متنی استاندارد برای آموزش مدل‌ها
• 17. تشابه متنی و معیارهای اندازه‌گیری فاصله بین جملات
• 18. طبقه‌بندی متون با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 19. تحلیل احساسات و تشخیص قطبیت متن
• 20. استخراج کلمات کلیدی و خلاصه‌سازی خودکار متون
• 21. مقدمه‌ای بر بازنمایی برداری کلمات
• 22. کاربرد مدل‌های جاسازی کلمات در تحلیل معنایی
• 23. استفاده از WordNet برای تحلیل روابط معنایی کلمات
• 24. شناسایی مترادف‌ها و متضادها در زبان طبیعی
• 25. کاربرد پردازش زبان طبیعی در موتورهای جستجو
• 26. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و استخراج اطلاعات از متن
• 27. مبانی ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
• 28. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم‌های پردازش زبان طبیعی
• 29. کاربرد عبارات باقاعده در استخراج اطلاعات متنی
• 30. پیاده‌سازی یک سامانه ساده پرسش و پاسخ متنی
• 31. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و معماری ترنسفورمر
• 32. کاربرد کتابخانه Spacy در کنار NLTK
• 33. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پردازش متون حجیم
• 34. اصول طراحی خط‌لوله‌های پردازش متن در پایتون
• 35. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده متنی واقعی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 37. استانداردهای بومی‌سازی ابزارهای پردازش زبان برای زبان فارسی
• 38. چالش‌های پردازش زبان‌های دارای ساختار مورفولوژیک پیچیده
• 39. روش‌های یادگیری نظارت‌شده در طبقه‌بندی متون
• 40. خوشه‌بندی متون و کشف موضوعات پنهان (Topic Modeling)
• 41. بررسی کاربرد تحلیل متن در تحلیل گزارش‌های رسمی و اسناد
• 42. اصول گزارش‌نویسی نتایج حاصل از تحلیل‌های آماری متن
• 43. رفع ابهام معنایی کلمات در متون چندپهلو
• 44. استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق در پردازش زبان
• 45. یکپارچه‌سازی مدل‌های پردازش متن با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای
• 46. مبانی استخراج روابط بین موجودیت‌ها در متون
• 47. تکنیک‌های پیشرفته در تحلیل متون تخصصی و فنی
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های NLP برای کاربردهای صنعتی
• 49. معرفی ابزارهای متن‌باز برای پردازش زبان فارسی
• 50. آینده پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و زبان‌شناسی رایانه‌ای