کتاب استخراج هوشمند موجودیتهای نامدار از متون فارسی و تاریخی با پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند موجودیتهای نامدار از متون فارسی و تاریخی با پایتون
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل متون دیجیتال
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP) و استخراج اطلاعات
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی پردازش زبان طبیعی و اهمیت استخراج موجودیتها در متون فارسی
- 2. معرفی محیط برنامهنویسی پایتون برای تحلیل متون دیجیتال
- 3. پیشپردازش متنهای فارسی شامل نرمالسازی و توکنبندی
- 4. بررسی ساختار متون تاریخی و چالشهای پردازش آنها
- 5. آشنایی با کتابخانههای پایه پردازش متن در پایتون
- 6. مفهوم موجودیتهای نامدار و کاربرد آن در متون فارسی
- 7. روشهای مبتنی بر قواعد و عبارات باقاعده برای شناسایی موجودیتها
- 8. شناسایی اسامی اشخاص در اسناد و متون کهن
- 9. استخراج مکانهای جغرافیایی و تقسیمات کشوری از متون
- 10. شناسایی سازمانها و نهادهای دولتی و مذهبی در متون تاریخی
- 11. روشهای پیشرفته توکنبندی برای زبان فارسی
- 12. برچسبگذاری اجزای کلام به عنوان پیشنیاز استخراج موجودیت
- 13. معرفی مدلهای آماری در تشخیص موجودیتهای نامدار
- 14. آشنایی با کتابخانه هضم و کاربرد آن در پردازش زبان فارسی
- 15. استفاده از کتابخانه استنزا برای تحلیل متون فارسی
- 16. آمادهسازی مجموعهداده برای آموزش مدلهای استخراج موجودیت
- 17. مفهوم برچسبگذاری توالی و مدلهای مارکوف پنهان
- 18. معرفی مدلهای یادگیری عمیق در پردازش موجودیتهای نامدار
- 19. آموزش مدلهای مبتنی بر ترنسفورمر برای زبان فارسی
- 20. کار با مدلهای پارسبرت برای تحلیل معنایی متون
- 21. استخراج موجودیتهای زمانی و تقویمهای تاریخی
- 22. چالشهای شناسایی نامهای خاص در متون کلاسیک و نسخ خطی
- 23. استخراج روابط بین موجودیتهای شناسایی شده
- 24. ارزیابی دقت و فراخوانی در سیستمهای استخراج موجودیت
- 25. استفاده از فضای برداری برای تحلیل شباهت موجودیتها
- 26. روشهای یادگیری نیمهنظارتی برای بهبود استخراج موجودیت
- 27. مدیریت ابهام در متون تاریخی و رفع آن
- 28. پیادهسازی پایپلاین استخراج موجودیت با استفاده از اسپیسی
- 29. تحلیل شبکههای اجتماعی استخراج شده از متون تاریخی
- 30. بصریسازی موجودیتهای استخراج شده در قالب نمودار
- 31. استخراج موجودیتهای نامدار از اسناد اداری و رسمی
- 32. کاربرد استخراج اطلاعات در پژوهشهای علوم انسانی دیجیتال
- 33. بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین برای متون با حجم بالا
- 34. تکنیکهای افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل در زبان فارسی
- 35. استفاده از دانشنامههای فارسی برای غنیسازی استخراج موجودیت
- 36. مدیریت خطاهای رایج در پردازش متون فارسی
- 37. مستندسازی و گزارشگیری از نتایج استخراج اطلاعات
- 38. اخلاق در پردازش دادههای دیجیتال و حریم خصوصی اسناد
- 39. پروژه نهایی: پیادهسازی سیستم استخراج موجودیت برای یک متن تاریخی مشخص
تگها:
استخراج موجودیت نامدار
پایتون برای پژوهشگران
پردازش زبان طبیعی
تحلیل دادههای متنی
تحلیل متن با پایتون
زبانشناسی رایانشی
علوم انسانی دیجیتال
متنکاوی فارسی
هوش مصنوعی در علوم انسانی
یادگیری ماشین در علوم انسانی
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.