کتاب آموزش کاربردی مدل‌سازی و دسته‌بندی توکن‌های متنی در زبان فارسی و انگلیسی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی مدل‌سازی و دسته‌بندی توکن‌های متنی در زبان فارسی و انگلیسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: استخراج اطلاعات و تحلیل متون با کتابخانه spaCy

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و جایگاه مدل‌های توکن‌بندی
• 2. معرفی کتابخانه اسپیسی و معماری خط لوله پردازش متن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش متون فارسی و انگلیسی
• 4. ساختار داده‌ای توکن و ویژگی‌های آن در اسپیسی
• 5. مبانی تحلیل ساختار جملات و توکنایز کردن متون
• 6. نحوه مدیریت مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده در اسپیسی
• 7. تفاوت‌های ساختاری و دستوری زبان فارسی و انگلیسی در پردازش متن
• 8. استفاده از سیستم‌های توکنایزر اختصاصی برای زبان فارسی
• 9. تولید و مدیریت واژگان در مدل‌های پردازش متن
• 10. نحوه برچسب‌گذاری دستوری کلمات در متون
• 11. استخراج نقش‌های نحوی در جملات فارسی و انگلیسی
• 12. مفاهیم پایه در تشخیص موجودیت‌های نام‌دار
• 13. آماده‌سازی مجموعه‌داده برای آموزش مدل‌های تشخیص توکن
• 14. ساختار فایل‌های خروجی و فرمت‌های استاندارد داده در اسپیسی
• 15. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل خروجی‌های مدل
• 16. معرفی لایه یادگیری ماشین در فرآیند استخراج اطلاعات
• 17. آموزش مدل تشخیص موجودیت‌های نام‌دار بر روی داده‌های سفارشی
• 18. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود دقت استخراج اطلاعات
• 19. استفاده از بردارهای ویژگی برای تحلیل معنایی کلمات
• 20. به‌کارگیری الگوهای مبتنی بر قانون برای استخراج دقیق متن
• 21. ترکیب روش‌های مبتنی بر قانون و یادگیری ماشین
• 22. پیاده‌سازی سیستم‌های دسته‌بندی توکن برای استخراج داده‌های آماری
• 23. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مدل‌های بزرگ در پردازش متن
• 24. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 25. روش‌های خطایابی و تحلیل خروجی‌های نادرست مدل
• 26. استفاده از مدل‌های ترنسفورمر در کنار معماری اسپیسی
• 27. انتقال یادگیری و استفاده از مدل‌های پایه برای زبان‌های مختلف
• 28. پیاده‌سازی خط لوله اختصاصی برای پردازش اسناد متنی
• 29. استخراج روابط بین موجودیت‌های نام‌دار
• 30. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای کاهش نویز در داده‌های فارسی
• 31. مدیریت کلمات خارج از واژگان در مدل‌های توکن‌بندی
• 32. استفاده از قابلیت‌های چندزبانه در پروژه‌های پردازش متن
• 33. یکپارچه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده در برنامه‌های کاربردی
• 34. نکات امنیتی در پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های متنی
• 35. مستندسازی پروژه‌های پردازش متن و مدل‌سازی توکن‌ها