دوره برچسب‌گذاری توالی چندزبانه؛ از مبانی NLP تا ساخت مدل‌های دقیق برای متن‌های چندزبانه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برچسب‌گذاری توالی چندزبانه؛ از مبانی NLP تا ساخت مدل‌های دقیق برای متن‌های چندزبانه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: برچسب‌گذاری توالی و پردازش چندزبانهٔ متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم برچسب‌گذاری توالی در پردازش زبان طبیعی
• 2. کاربردهای برچسب‌گذاری توالی در NLP
• 3. تفاوت طبقه‌بندی متن و برچسب‌گذاری توالی
• 4. ساختار داده‌های توالی و وابستگی بین توکن‌ها
• 5. توکن‌سازی و آماده‌سازی داده‌های متنی چندزبانه
• 6. چالش‌های پردازش زبان‌های مختلف
• 7. تفاوت ساختاری زبان‌ها در داده‌های متنی
• 8. استانداردسازی و نرمال‌سازی متن چندزبانه
• 9. مدیریت نویسه‌ها و Encoding در داده‌های چندزبانه
• 10. تفکیک واژه‌ها در زبان‌های مختلف
• 11. برچسب‌گذاری اجزای کلام در زبان‌های چندزبانه
• 12. تشخیص موجودیت‌های نامدار در متن چندزبانه
• 13. تشخیص عبارت‌های چندکلمه‌ای
• 14. برچسب‌گذاری معنایی نقش‌ها در متن
• 15. تشخیص مرز جمله و عبارت در زبان‌های مختلف
• 16. ساخت مجموعه‌داده برای Sequence Labeling
• 17. تعریف Schema و مجموعه برچسب‌ها
• 18. انتخاب داده‌های آموزشی برای زبان‌های مختلف
• 19. حاشیه‌نویسی و برچسب‌گذاری داده‌های متنی
• 20. کنترل کیفیت داده‌های برچسب‌گذاری‌شده
• 21. اندازه‌گیری توافق میان حاشیه‌نویسان
• 22. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در برچسب‌ها
• 23. ویژگی‌های زبانی مؤثر در برچسب‌گذاری توالی
• 24. مدل‌سازی وابستگی میان برچسب‌های متوالی
• 25. مدل‌های مبتنی بر قواعد برای Sequence Labeling
• 26. مدل‌های آماری برچسب‌گذاری توالی
• 27. مدل‌های Hidden Markov Model برای داده‌های توالی
• 28. مدل‌های Maximum Entropy برای برچسب‌گذاری
• 29. Conditional Random Fields و کاربرد آن‌ها
• 30. مقایسه HMM و CRF در داده‌های چندزبانه
• 31. یادگیری ماشین برای برچسب‌گذاری توالی
• 32. استخراج ویژگی برای مدل‌های سنتی
• 33. انتخاب و کاهش ویژگی‌ها در مدل‌های چندزبانه
• 34. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 35. Embeddingهای واژگانی چندزبانه
• 36. Embeddingهای مبتنی بر زیرواژه
• 37. مدل‌های RNN و LSTM برای Sequence Labeling
• 38. مدل‌های BiLSTM برای پردازش توالی
• 39. مدل‌های Transformer در برچسب‌گذاری توالی
• 40. Attention و نقش آن در مدل‌سازی توالی
• 41. مدل‌های زبانی ازپیش‌آموزش‌دیده چندزبانه
• 42. استفاده از mBERT برای Sequence Labeling
• 43. استفاده از XLM و XLM-R در داده‌های چندزبانه
• 44. Fine-tuning مدل‌های چندزبانه
• 45. انتقال دانش میان زبان‌ها
• 46. یادگیری انتقالی برای زبان‌های کم‌منبع
• 47. Zero-Shot Sequence Labeling
• 48. Few-Shot Sequence Labeling در زبان‌های کم‌داده
• 49. Cross-Lingual Transfer Learning
• 50. هم‌ترازسازی نمایش‌های زبانی میان زبان‌ها
• 51. مدیریت زبان‌های با خط و الفبای متفاوت
• 52. پردازش زبان‌های دارای ساختار صرفی پیچیده
• 53. پردازش زبان‌های دارای توکن‌سازی دشوار
• 54. مدیریت تفاوت‌های نحوی میان زبان‌ها
• 55. مدیریت تفاوت‌های معنایی و بافتی میان زبان‌ها
• 56. برچسب‌گذاری توالی در متن‌های کدسوئیچ‌شده
• 57. مدیریت داده‌های چندزبانه با کیفیت نامتوازن
• 58. مقابله با نویز و خطا در داده‌های آموزشی
• 59. Data Augmentation برای داده‌های چندزبانه
• 60. ارزیابی مدل‌های Sequence Labeling
• 61. Precision، Recall و F1 برای برچسب‌گذاری توالی
• 62. ارزیابی در سطح توکن و توالی
• 63. ارزیابی مدل در زبان‌های مختلف
• 64. تحلیل خطا در مدل‌های چندزبانه
• 65. مقایسه عملکرد مدل میان زبان‌های پرمنبع و کم‌منبع
• 66. بهینه‌سازی مدل برای دقت و تعمیم‌پذیری
• 67. کاهش بیش‌برازش در داده‌های چندزبانه
• 68. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های Sequence Labeling
• 69. ساخت Pipeline کامل برچسب‌گذاری توالی
• 70. استقرار مدل‌های چندزبانه در محیط عملیاتی
• 71. بهینه‌سازی سرعت و مصرف حافظه مدل
• 72. طراحی سامانه چندزبانه برای زبان‌های جدید
• 73. پایش و به‌روزرسانی مدل‌های برچسب‌گذاری توالی
• 74. پروژه عملی ساخت مدل Sequence Labeling چندزبانه