دوره پیشرفته تجزیه نحوی برای ساخت هوشمندانه سیستم‌های پرسش و پاسخ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیشرفته تجزیه نحوی برای ساخت هوشمندانه سیستم‌های پرسش و پاسخ

موضوع کلی: دستهٔ جامع

موضوع میانی: تحلیل نحوی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان طبیعی و نقش تجزیه در پرسش و پاسخ
• 2. مفهوم گرامر و انواع آن (منطقی، وابسته، ترکیبی)
• 3. نمایندهای ساختار (Constituency vs Dependency)
• 4. معرفی Penn Treebank و Universal Dependencies
• 5. الگوریتم‌های پایه‌ی تجزیه tops-down و bottom-up
• 6. الگوریتم CKY و بهینه‌سازی آن
• 7. الگوریتم shift-reduce و parsers transition-based
• 8. پارسینگ عصبی و استفاده از word embeddings
• 9. مدل‌های BERT-aware برای dependency parsing
• 10. پارسینگ‌های عصبی مبتنی بر گراف (biaffine parser)
• 11. پارسينغ span-based و کاربرد در QA
• 12. پارسینگ Constituent با LSTM و attention
• 13. انتقال یادگیری (transfer learning) در پارسِرها
• 14. پارسینگ چندزبانه و چالش‌های زبانی غیرانگلیسی
• 15. ادغام تجزیه نحوی در مسیرهای پرسش و پاسخ
• 16. استخراج کاندیدای پاسخ از درختان تجزیه برای QA
• 17. استفاده از مسیرهای dependenсi برای matching سؤال‑پاسخ
• 18. محاسبهٔ tree edit distance وsimilarity در درختان تجزیه
• 19. انواع سؤال (factoid، list، yes/no، causal) و نیازهای نحوی متناظر
• 20. ساخت پایهٔ دانش بر پایهٔ درختان تجزیه
• 21. داده‌ست‌های معتبر برای آموزش پارسِر در زمینه QA (SQuAD, TriviaQA، ...)
• 22. معیارهای ارزیابی پارسِر: LAS، exact match
• 23. خطاهای رایج در تجزیه و تأثیر آن بر عملکرد QA
• 24. تکنیک‌های پیش‌پردازش متنی (توکنیزاسیون، نرمال‌سازی)
• 25. استفاده از gazetteers و ontologies (Wikidata) در بهبود تجزیه
• 26. دور دانش خارجی (knowledge graphs) در رANKING تجزیه‌ها
• 27. روش‌های ensemble: ترکیب چندین پارسِر برای بهبود پایداری
• 28. بهینه‌سازی سرعت تجزیه برای برنامه‌های زمان واقعی
• 29. استفاده از GPU و توزیع محاسباتی در آموزش پارسِرها
• 30. کاهش ابعاد و distillation در ما델‌های تجزیه
• 31. تجزیر domèn‑специфиک (биомедицинский، حقوقی)
• 32. متل‌تیسک تجزیه: همزمان تجزیه و تشخیص موجودیت‌ها
• 33. استفاده از درختان تجزیه در تولید سؤال خودکار
• 34. تقویت یادگیری با تقویم مكافأه بر پایهٔ دقت QA
• 35. تحلیل خطای تجزیه در دیتاست‌های przeciw‑adversarial
• 36. روشنابی‌سازی (explainability) نتایج تجزیه برای مهندسان
• 37. استانداردهای تبادل داده (CoNLL-U، NAF)
• 38. ابزارهای متن‌باز: spaCy, Stanza, UDPipe, Berkeley Neural Parser
• 39. یکپارچه‌سازی با فریم‌ورک‌هایdeep learning: TensorFlow, PyTorch
• 40. استفاده از تجزیه در سامانه‌های گفتگوی چندمرحله‌ای
• 41. تجزیه برای سوالات چندبخشی (multi-hop QA)
• 42. استخراج حقایق رابطه‌ای از triple‌های تجزیه برای پای دانش
• 43. بهینه‌سازی حافظه برای درختان تجزیه بزرگ
• 44. استفاده از توابع loss مبتنی بر تجزیه در آموزش end-to-end QA
• 45. دور تجزیه در رده‌بندی سؤال (question classification)
• 46. تکنیک‌های augmentation داده برای آموزش تجزیه (back‑translation، جایگزینی معادل)
• 47. آموزش pół監督ه تجزیه با استفاده از داده‌های بدون برچسب
• 48. استفاده از active learning برای کاهش هزینه برچسب‌گذاری
• 49. ارائه‌ی پیشنمودهای درختان تجزیه به کاربران نهایی
• 50. ارائه‌ی APIهای تجزیه-as-a-service
• 51. استفاده از تجزیه در استخراج رویدادهای زمانی
• 52. تجزیه برای سوالات مقایسشی (comparative QA)
• 53. دور علائم puntuación و حساسیت به حروف بزرگ در تجزیه دقیق
• 54. بهینه‌سازی توکنیزاسیون برای زبان‌های agglutinative (مثل ترکی)
• 55. استفاده از تجزیه سطح morpheme در زبان‌های غنی морфولوژی
• 56. تجزیه با توجه به لهجه و متغیرهای regionale
• 57. استفاده از اسکافتهای синтаксиس در تولید پاسخ‌های طبیعی
• 58. تحلیل زمان‑فضایی complexity алгоритм‌های تجزیه
• 59. استفاده از توابع kärnel در تجزیه مبتنی بر گراف
• 60. تجزیه مبتنی بر Transformers و خطای 위치 encoding
• 61. ادغام درختان تجزیه با نمادهای Semantic Role Labeling (SRL)
• 62. استفاده از constituency parses در استخراج عبارت‌های اسمی
• 63. تجزیه برای متoš‌های noisy (соцмедиа، OCR)
• 64. تقویت مدل‌های تجزیه با آموزش antipodal (adversarial)
• 65. استفاده از multi-task learning: تجزیه + تحلیل احساس
• 66. بهینه‌سازی hyperparameters با Bayesian optimization
• 67. استفاده از distillation مع دانش معلم‌های تجزیه
• 68. تجزیه در محیط‌های edge devices (موبایل، IoT)
• 69. ارائه‌ی benchmarkهای جدید برای تجزیه در QA
• 70. منظورهای آینده: تجزیه ترکیبی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)