کتاب آموزش کاربردی مدلسازی موضوعات (Topic Modeling) با زبان برنامهنویسی R برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مدلسازی موضوعات (Topic Modeling) با زبان برنامهنویسی R برای تحلیل متون فارسی و انگلیسی
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلانداده (Data Science)
موضوع میانی: تحلیل متن و استخراج دانش از دادههای متنی (Text Mining)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی علم داده و جایگاه تحلیل متن در دنیای اطلاعات
- 2. معرفی زبان برنامهنویسی R و محیطهای توسعه برای تحلیل متن
- 3. نصب و آمادهسازی بستههای تخصصی تحلیل متن در R
- 4. ساختار دادههای متنی و مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
- 5. روشهای پیشپردازش متن شامل حذف کلمات توقف و نشانهگذاری
- 6. نرمالسازی متون فارسی و چالشهای پردازش زبانهای غیرانگلیسی
- 7. استفاده از کتابخانههای tidytext برای مدیریت دادههای متنی
- 8. تبدیل متن به ساختار ماتریس سند-واژه
- 9. مفهوم مدلسازی موضوعات و کاربردهای آن در استخراج دانش
- 10. آشنایی با الگوریتم تخصیص پنهان دیریکله یا همان LDA
- 11. پیادهسازی مدل LDA با استفاده از بسته topicmodels در R
- 12. تعیین تعداد بهینه موضوعات در مدلسازی متون
- 13. ارزیابی مدلهای موضوعی با استفاده از معیارهای ریاضی
- 14. تحلیل توزیع کلمات در موضوعات استخراج شده
- 15. تفسیر نتایج مدلسازی و نامگذاری موضوعات شناسایی شده
- 16. تصویرسازی مدلهای موضوعی با استفاده از ggplot2
- 17. کاربرد تحلیل مدلهای موضوعی در دستهبندی خودکار متون
- 18. استخراج روند تغییرات موضوعات در بازههای زمانی مختلف
- 19. تحلیل شبکهای همرخدادی کلمات در متون
- 20. آشنایی با مدلسازی ساختاری موضوعات یا STM
- 21. پیادهسازی و تنظیم پارامترها در مدلهای STM
- 22. مقایسه مدلهای LDA و STM در پروژههای عملی
- 23. تحلیل احساسات و ارتباط آن با مدلسازی موضوعات
- 24. کاربرد مدلسازی موضوعات در تحلیل نظرات کاربران در سامانههای رسمی
- 25. استخراج کلمات کلیدی از متون علمی و مقالات پژوهشی
- 26. مدیریت حافظه در تحلیل کلاندادههای متنی با R
- 27. روشهای کاهش ابعاد در دادههای متنی حجیم
- 28. تکنیکهای پیشرفته پاکسازی متون فارسی از طریق عبارات باقاعده
- 29. بهکارگیری فرهنگ لغات تخصصی در بهبود دقت مدلسازی
- 30. ارائه نتایج تحلیل متن در قالب گزارشهای مدیریتی
- 31. تجزیه و تحلیل متون شبکههای اجتماعی داخلی با رویکرد علمی
- 32. شناسایی خوشههای معنایی در اسناد متنی بزرگ
- 33. بهینهسازی عملکرد الگوریتمهای مدلسازی برای دادههای حجیم
- 34. مستندسازی پروژههای تحلیل متن با استفاده از R Markdown
- 35. اخلاق در دادهکاوی و صیانت از حریم خصوصی در تحلیل متون
- 36. بررسی موردی تحلیل متون خبری و گزارشهای رسمی
- 37. استفاده از مدلهای ترکیبی برای بهبود دقت استخراج دانش
- 38. نتیجهگیری و مسیر پیش رو در یادگیری ماشین و تحلیل متن
تگها:
Topic Modeling
استخراج دانش
پردازش زبان طبیعی
تحلیل آماری متون
تحلیل متن
دادهکاوی
زبان برنامهنویسی R
علم داده
کلانداده
مدلسازی موضوعی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.