دوره مدل‌های ترکیبی برای تحلیل احساسات نظرات کاربران در پلتفرم‌های تجاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های ترکیبی برای تحلیل احساسات نظرات کاربران در پلتفرم‌های تجاری

موضوع کلی: اقتصاد پلتفرم‌های دیجیتال

موضوع میانی: مدل‌های ترکیبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 2. مروری بر کاربردهای تحلیل احساسات در کسب‌وکار
• 3. جمع‌آوری داده‌های متنی از پلتفرم‌های تجاری
• 4. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. مفاهیم پایه‌ای در زبان‌شناسی رایانشی
• 6. روش‌های توکنایزاسیون و ریشه‌یابی کلمات
• 7. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 8. معرفی مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 9. رگرسیون لجستیک در تحلیل احساسات
• 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص احساسات
• 11. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی در تحلیل احساسات
• 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای تحلیل احساسات
• 13. معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی: MLP، CNN، RNN
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای داده‌های ترتیبی
• 15. مدل‌های ترانسفورمر و Attention Mechanism
• 16. BERT: معرفی و کاربرد در تحلیل احساسات
• 17. Fine-tuning مدل BERT برای وظایف تحلیل احساسات
• 18. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده فارسی برای تحلیل احساسات
• 19. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات: معیارها و روش‌ها
• 20. دقت، بازیابی، و F1-score در ارزیابی مدل‌ها
• 21. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
• 22. روش‌های Cross-Validation برای ارزیابی مدل
• 23. تحلیل احساسات چندزبانه: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
• 24. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 25. تحلیل احساسات در نظرات مشتریان آنلاین
• 26. تحلیل احساسات در متون خبری
• 27. تحلیل احساسات در متون پزشکی
• 28. تشخیص طنز و کنایه در تحلیل احساسات
• 29. مدیریت داده‌های نامتوازن در تحلیل احساسات
• 30. بهبود عملکرد مدل با استفاده از Ensemble Learning
• 31. استفاده از Word Embeddings برای نمایش معنایی کلمات
• 32. استفاده از GloVe و Word2Vec در تحلیل احساسات
• 33. تحلیل احساسات بر اساس جنبه (Aspect-Based Sentiment Analysis)
• 34. استخراج جنبه‌ها از متن
• 35. تشخیص احساسات مرتبط با هر جنبه
• 36. تحلیل احساسات و تشخیص قصد کاربر
• 37. تشخیص احساسات در متون محاوره‌ای
• 38. تحلیل احساسات در متون فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 39. استفاده از واژه‌نامه‌های احساسات فارسی
• 40. تأثیر فرهنگ و زبان در تحلیل احساسات
• 41. استفاده از روش‌های نیمه‌نظارتی در تحلیل احساسات
• 42. یادگیری فعال در تحلیل احساسات
• 43. تحلیل احساسات با استفاده از داده‌های کم‌برچسب
• 44. تفسیرپذیری مدل‌های تحلیل احساسات
• 45. روش‌های LIME و SHAP برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل
• 46. کاربردهای عملی تحلیل احساسات در بازاریابی
• 47. کاربردهای عملی تحلیل احساسات در خدمات مشتریان
• 48. کاربردهای عملی تحلیل احساسات در مدیریت برند
• 49. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار مشتری
• 50. تحلیل احساسات و بهبود محصولات و خدمات
• 51. اخلاق و حریم خصوصی در تحلیل احساسات
• 52. چالش‌های حقوقی تحلیل احساسات
• 53. آینده تحلیل احساسات و روندهای نوظهور
• 54. استفاده از مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) در تحلیل احساسات