کتاب استراتژی‌های پیشرفته برای پیش‌پردازش داده‌های نصوص با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استراتژی‌های پیشرفته برای پیش‌پردازش داده‌های نصوص

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: روش‌های پیش‌پردازش داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی در ایران
• 2. مبانی نظری پیش‌پردازش متن
• 3. انواع داده‌های متنی در مطالعات ایرانی
• 4. پاکسازی اولیه داده‌های متنی
• 5. حذف نویز و کاراکترهای نامربوط
• 6. استانداردسازی حروف و علائم نگارشی
• 7. تبدیل متن به حروف کوچک
• 8. مدیریت کلمات پرتکرار و کم‌تکرار
• 9. شناسایی و حذف کلمات توقف (Stop Words) فارسی
• 10. ساخت واژگان توقف سفارشی
• 11. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) در زبان فارسی
• 12. بررسی الگوریتم‌های ریشه‌یابی فارسی
• 13. لمتایزاسیون (Lemmatization) و کاربردهای آن
• 14. مقایسه ریشه‌یابی و لمتایزاسیون
• 15. پردازش برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 16. مدل‌های آماری برای برچسب‌گذاری
• 17. کاربرد برچسب‌گذاری در تحلیل متن
• 18. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 19. انواع موجودیت‌های نام‌دار در فارسی
• 20. روش‌های استخراج موجودیت‌های نام‌دار
• 21. مدیریت ابهام در شناسایی موجودیت‌ها
• 22. تشخیص روابط بین موجودیت‌ها
• 23. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
• 24. نقشه‌برداری روابط گرامری
• 25. کاربرد تحلیل وابستگی در درک معنا
• 26. تقطیع جملات (Sentence Segmentation)
• 27. چالش‌های تقطیع جملات فارسی
• 28. مدیریت جملات مرکب و پیچیده
• 29. نرمال‌سازی اعداد و تاریخ‌ها
• 30. پردازش اختصارات و مخفف‌ها
• 31. مدیریت مقادیر واحدها و ابعاد
• 32. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
• 33. تکنیک‌های استخراج روابط معنایی
• 34. استفاده از دانش‌بنیان‌ها برای استخراج اطلاعات
• 35. مدل‌سازی موضوعات (Topic Modeling)
• 36. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعات (LDA)
• 37. تفسیر نتایج مدل‌سازی موضوعات
• 38. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 39. مدل‌های مبتنی بر واژگان برای تحلیل احساسات
• 40. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 41. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 42. شناسایی و طبقه‌بندی نظرات کاربران
• 43. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 44. مدیریت داده‌های چندزبانه
• 45. پیش‌پردازش متن در زبان فارسی و عربی
• 46. پیش‌پردازش متن در زبان فارسی و انگلیسی
• 47. ترجمه ماشینی و پیش‌پردازش
• 48. استفاده از ابزارهای پیش‌پردازش متن فارسی
• 49. کتابخانه‌های متن‌باز برای پردازش زبان فارسی
• 50. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیش‌پردازش
• 51. ارزیابی کیفیت پیش‌پردازش
• 52. معیارهای ارزیابی دقت و پوشش
• 53. بهینه‌سازی فرآیندهای پیش‌پردازش
• 54. کاربرد پیش‌پردازش در موتورهای جستجو
• 55. کاربرد پیش‌پردازش در سیستم‌های توصیه‌گر
• 56. کاربرد پیش‌پردازش در تحلیل اخبار
• 57. کاربرد پیش‌پردازش در مطالعات فرهنگی
• 58. کاربرد پیش‌پردازش در علوم اسلامی
• 59. تحلیل متون تاریخی و مذهبی
• 60. استخراج مفاهیم از منابع فقهی
• 61. پردازش متون ادبی فارسی
• 62. تحلیل گفتمان در زبان فارسی
• 63. شناسایی الگوهای زبانی در متون رسمی
• 64. مدیریت داده‌های حجیم متنی
• 65. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های پیش‌پردازش
• 66. پردازش موازی در پیش‌پردازش متن
• 67. امنیت داده‌های متنی در پردازش
• 68. حفظ حریم خصوصی در تحلیل متون
• 69. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 70. ملاحظات شرعی در تحلیل محتوای دینی
• 71. استفاده از داده‌های بومی برای آموزش مدل‌ها
• 72. توسعه مدل‌های پیش‌پردازش اختصاصی
• 73. مطالعات موردی پیش‌پردازش در ایران
• 74. چالش‌های فرهنگی در پردازش متن فارسی
• 75. نوآوری در الگوریتم‌های پیش‌پردازش
• 76. آینده پژوهی در پردازش متن
• 77. پردازش زبان طبیعی برای کمک به تولید محتوای آموزشی
• 78. پردازش متن برای ارزیابی کیفیت محتوا
• 79. پردازش متن برای کشف تقلب در تکالیف
• 80. پردازش متن برای خلاصه‌سازی متون درسی
• 81. پردازش متن برای پاسخگویی به سوالات متنی
• 82. پردازش متن برای تجزیه و تحلیل بازخورد دانشجویان
• 83. پردازش متن برای دسته‌بندی منابع آموزشی
• 84. پردازش متن برای تحلیل روند یادگیری
• 85. پردازش متن برای شناسایی نقاط ضعف درسی
• 86. پردازش متن برای ارائه محتوای شخصی‌سازی شده
• 87. پردازش متن برای تولید سوالات امتحانی
• 88. پردازش متن برای ارزیابی مقالات علمی
• 89. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌پردازش متن
• 90. یادگیری عمیق در پیش‌پردازش متن
• 91. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 92. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 93. مدل‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 94. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 95. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 96. پیش‌پردازش برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 97. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
• 98. آموزش مدل‌های زبانی با داده‌های فارسی
• 99. ارزیابی مدل‌های زبانی فارسی
• 100. پردازش متن برای کشف اطلاعات نادرست