دوره فناوری‌های کاهش داده برای پردازش زبان طبیعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره فناوری‌های کاهش داده برای پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: آموزش پایگاه داده

موضوع میانی: پایگاه داده و داده‌های مربوط به کاهش (Reduction Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاهش داده در پردازش زبان طبیعی
• 2. انواع داده‌های متنی و ساختار نمایش آن‌ها
• 3. چالش‌های داده‌های بزرگ متنی در NLP
• 4. مفاهیم پایهٔ پردازش زبان طبیعی
• 5. نمایش دادهٔ متنی: بگ آف وردز و TF-IDF
• 6. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 7. حذف کلمات متوقف و کاهش واژگان
• 8. ریشه‌یابی و واژه‌شناسی در کاهش دادهٔ متن
• 9. استخراج ویژگی از متن
• 10. ابعاد بالای دادهٔ متنی و مشکلات مرتبط
• 11. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد داده
• 12. انتخاب ویژگی: روش‌های فیلتر، پوشش و هیوریستیک
• 13. استخراج ویژگی: PCA و SVD
• 14. تحلیل مؤلفهٔ اصلی (PCA) روی دادهٔ متنی
• 15. تجزیهٔ ماتریس تکینگ (SVD) در پردازش متن
• 16. LDA و مدل‌سازی موضوعی به‌عنوان کاهش داده
• 17. t-SNE و بصری‌سازی دادهٔ متنی با ابعاد بالا
• 18. خودبرداری کلمه: Word2Vec
• 19. GloVe و FastText: نمایش‌های متنی غنی‌تر
• 20. مقایسهٔ فضاهای برداری در کاهش دادهٔ متنی
• 21. خلاصه‌سازی متن به‌عنوان کاهش داده
• 22. استخراج اطلاعات و شناسایی موجودیت‌های نام‌دار
• 23. طبقه‌بندی متن با ویژگی‌های کاهش‌یافته
• 24. تحلیل احساسات با دادهٔ کاهش‌یافته
• 25. خوشه‌بندی متن و کاهش ابعاد
• 26. فشرده‌سازی دادهٔ متنی
• 27. حذف تکرارها و دیدپایه‌سازی در مجموعهٔ دادهٔ متنی
• 28. نمونه‌برداری از داده‌های متنی
• 29. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترنسفورمر
• 30. مکانیزم توجه و نمایش داده در ترنسفورمرها
• 31. فشرده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر
• 32. تقطیر دانش برای مدل‌های NLP
• 33. هرس کردن و کوانتیزاسیون مدل‌ها
• 34. بهینه‌سازی مدل‌ها برای پردازش بلادرنگ متن
• 35. مدل‌های زبانی کوچک و کاهش داده
• 36. کاهش داده در موتورهای جستجوی متنی
• 37. پایپ‌لاین‌های NLP با دادهٔ کاهش‌یافته
• 38. معیارهای ارزیابی کیفیت کاهش داده در NLP
• 39. تعادل بین اطلاعات و کاهش: از دست دادن داده
• 40. مطالعات موردی: کاهش داده در سیستم‌های عملی NLP