دوره آموزش گام‌به‌گام تحلیل نحوی سطحی (Shallow Parsing) در زبان‌شناسی محاسباتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش گام‌به‌گام تحلیل نحوی سطحی (Shallow Parsing) در زبان‌شناسی محاسباتی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و زبان‌شناسی رایانه‌ای

موضوع میانی: تحلیل نحوی سطحی و ساخت‌یابی متون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل نحوی سطحی
• 2. نقش تحلیل نحوی در پردازش زبان طبیعی
• 3. تفاوت تحلیل نحوی عمیق و سطحی
• 4. معماری پایه یک سیستم تحلیل نحوی سطحی
• 5. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی و جمله‌بندی
• 6. برچسب‌زنی اجزای کلام (POS Tagging)
• 7. انواع برچسب‌های POS و استانداردهای رایج
• 8. مدل‌های مبتنی بر قاعده برای برچسب‌زنی POS
• 9. مدل‌های آماری و احتمالاتی در POS Tagging
• 10. روش‌های یادگیری ماشین در برچسب‌زنی
• 11. مرزهای عبارتی: مفهوم و اهمیت در تحلیل سطحی
• 12. شناسایی گروه‌های اسمی (Noun Phrase Chunking)
• 13. شناسایی گروه‌های فعلی (Verb Phrase Chunking)
• 14. شناسایی گروه‌های حرف اضافه‌ای (Prepositional Phrase Chunking)
• 15. شناسایی گروه‌های صفتی و قیدی
• 16. الگوریتم‌های مبتنی بر قاعده برای مرزهای عبارتی
• 17. مدل‌های زنجیره مارکوف پنهان (HMM) در chunking
• 18. میدان تصادفی شرطی (CRF) در تحلیل نحوی سطحی
• 19. استفاده از درخت‌های تصمیم در chunking
• 20. نقش n-gram در تشخیص الگوهای نحوی
• 21. ویژگی‌های مؤثر برای مدل‌های chunking
• 22. داده‌های برچسب‌خورده (Corpus) برای آموزش تحلیل سطحی
• 23. پیکره‌های استاندارد: Penn Treebank و CoNLL
• 24. ارزیابی عملکرد سیستم: دقت، بازخوانی و F1-score
• 25. ابزارهای رایج تحلیل نحوی سطحی: NLTK و spaCy
• 26. ابزار Stanford CoreNLP در تحلیل سطحی
• 27. ابزار Apache OpenNLP
• 28. پیاده‌سازی یک chunker ساده با پایتون
• 29. آموزش مدل CRF با کتابخانه sklearn-crfsuite
• 30. استخراج ویژگی‌های واژگانی و نحوی
• 31. تحلیل عبارات اسمی مرکب و پیچیده
• 32. تشخیص عبارات فعلی شامل افعال کمکی
• 33. مدیریت ابهام در مرزهای عبارتی
• 34. تأثیر نشانه‌گذاری بر تحلیل سطحی
• 35. تحلیل نحوی سطحی در زبان فارسی: چالش‌ها
• 36. پیکره‌های زبان فارسی برای تحلیل سطحی
• 37. راهکارهای تطبیق chunker برای زبان فارسی
• 38. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) و ارتباط با chunking
• 39. استخراج روابط نحوی ساده بین عبارات
• 40. تحلیل ساخت‌یابی متون: از جمله تا متن
• 41. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای chunking
• 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در تحلیل سطحی
• 43. مدل LSTM برای برچسب‌زنی توالی
• 44. معرفی Transformer و مدل BERT در تحلیل نحوی
• 45. استفاده از word embedding در ویژگی‌ها
• 46. روش‌های بدون نظارت در تحلیل سطحی
• 47. تطبیق الگو (Pattern Matching) در ساخت‌یابی
• 48. قواعد دستوری منظم برای chunking
• 49. مدیریت خطاهای برچسب‌زنی در تحلیل سطحی
• 50. بهبود عملکرد با پس‌پردازش قاعده‌مند
• 51. تحلیل نحوی سطحی در جستجوی اطلاعات
• 52. کاربرد در استخراج اطلاعات از متن
• 53. کاربرد در خلاصه‌سازی خودکار
• 54. کاربرد در پرسش و پاسخ
• 55. تحلیل سطحی در سیستم‌های ترجمه ماشینی
• 56. ادغام تحلیل سطحی با تحلیل وابستگی
• 57. مقایسه روش‌های قطعی و احتمالاتی
• 58. مقیاس‌پذیری و سرعت در تحلیل سطحی
• 59. بهینه‌سازی مدل برای متون بلند
• 60. چندزبانی در تحلیل نحوی سطحی
• 61. آموزش مدل با داده‌های کم‌برچسب
• 62. روش‌های افزایش داده برای chunking
• 63. ارزیابی خطاهای رایج در سیستم‌های تحلیل
• 64. عیب‌یابی و بهبود مدل
• 65. تحلیل سطحی در گفتار و متن غیررسمی
• 66. مدیریت نویسه‌های خاص و نویسه‌گردانی
• 67. چالش‌های تحلیل سطحی در وب و شبکه‌های اجتماعی
• 68. آینده تحلیل نحوی سطحی در زبان‌شناسی محاسباتی