کتاب کاهش سوگیری زبانی در تشخیص توییت‌های مضر با رویکرد گویش‌محور با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش سوگیری زبانی در تشخیص توییت‌های مضر با رویکرد گویش‌محور

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل محتوای متنی

موضوع میانی: تشخیص محتوای مضر در شبکه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص محتوای مضر در شبکه‌های اجتماعی
  • 2. چالش‌های تعریف «مضر» در پلتفرم‌های دیجیتال
  • 3. نقش زبان و گویش در طبقه‌بندی محتوا
  • 4. آشنایی با سوگیری الگوریتمی در مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 5. سوگیری نژادی و زبانی در داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 6. مروری بر کتاب Differential Tweetment و رویکرد گویش‌محور
  • 7. مبانی تحلیل گویش در متون شبکه‌های اجتماعی
  • 8. تفاوت گویش آفریقایی-آمریکایی (AAE) با انگلیسی استاندارد آمریکایی
  • 9. تأثیر بافت فرهنگی و گویشی بر معنای کلمات
  • 10. روش‌های جمع‌آوری داده‌های توییت با برچسب گویش
  • 11. پیش‌پردازش متن و عادی‌سازی گویش‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی برای تشخیص گویش در متن
  • 13. مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی محتوای مضر
  • 14. معرفی معماری‌های مبتنی بر ترانسفورمر (BERT، RoBERTa)
  • 15. آموزش مدل جداگانه بر اساس گویش (Dialect-Specific Models)
  • 16. روش فیلترینگ تطبیقی با گویش (Dialect-Aware Filtering)
  • 17. کاهش سوگیری با داده‌های متوازن گویشی
  • 18. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای گویش‌ها
  • 19. ارزیابی سوگیری در عملکرد مدل‌های موجود
  • 20. معیارهای سنجش سوگیری (Demographic Parity، Equal Opportunity)
  • 21. تحلیل خطاهای مدل بر اساس گروه‌های گویشی
  • 22. راهکارهای تصحیح برچسب در داده‌های آموزشی
  • 23. تأثیر حاشیه‌نویسان انسانی بر سوگیری گویشی
  • 24. طراحی دستورالعمل‌های بی‌طرفانه برای برچسب‌گذاری
  • 25. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی برای داده‌های کم‌نماینده
  • 26. روش‌های وزن‌دهی مجدد به نمونه‌های گویشی
  • 27. مدل‌های چندوظیفه‌ای برای تشخیص هم‌زمان گویش و محتوای مضر
  • 28. تأثیر نرمال‌سازی املایی بر کاهش سوگیری
  • 29. بررسی حساسیت مدل به کلمات کلیدی خاص گویش
  • 30. روش‌های تفسیرپذیری مدل برای شناسایی سوگیری
  • 31. مطالعه موردی: تشخیص توییت‌های نژادپرستانه با سوگیری گویشی
  • 32. مطالعه موردی: تشخیص زبان توهین‌آمیز در گویش‌های غیراستاندارد
  • 33. ابزارهای متن‌باز برای تحلیل گویش (Linguistic Inquiry and Word Count)
  • 34. معرفی پایگاه‌داده‌های برچسب‌گذاری شده چندگویشی
  • 35. تکنیک‌های یادگیری انتقالی برای گویش‌های کم‌منبع
  • 36. مدل‌های زبانی بزرگ و سوگیری گویشی
  • 37. استراتژی‌های پس‌پردازش برای کاهش سوگیری خروجی
  • 38. ارزیابی انسانی خروجی مدل با مشارکت گویشوران
  • 39. اخلاق در طراحی سیستم‌های تشخیص محتوای مضر
  • 40. شفافیت و پاسخگویی در الگوریتم‌های محتوایی
  • 41. سیاست‌گذاری پلتفرم برای کاهش تبعیض الگوریتمی
  • 42. آینده پژوهش در کاهش سوگیری زبانی در تشخیص محتوای مضر
تگ‌ها: پردازش زبان طبیعی تحلیل محتوای متنی تشخیص توییت مضر تشخیص محتوای مضر سوگیری نژادی شبکه‌های اجتماعی کاهش سوگیری الگوریتمی گویش‌های زبانی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.