کتاب معیارهای سنجش توانایی مدل‌های زبانی در درک کنایه و استعاره 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 معیارهای سنجش توانایی مدل‌های زبانی در درک کنایه و استعاره

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: متریک‌های خاص برای وظایف مختلف NLP

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و چالش‌های درک معنای غیرمستقیم در مدل‌های زبانی
  • 2. تعریف زبان‌شناختی کنایه (Irony)، استعاره (Metaphor) و مجاز در متون انسانی
  • 3. تفاوت‌های معنایی میان مفاهیم تحت‌اللفظی و غیرفلظی در ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 4. بررسی چالش‌های پیش‌رو در سنجش توانایی استدلال زبانی پیچیده در LLMها
  • 5. معرفی پمچ‌مارک‌ها و مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی کنایه و استعاره
  • 6. طراحی متریک‌های مبتنی بر دقت (Precision) و بازخوان (Recall) در تشخیص متن‌های کنایه‌آمیز
  • 7. استفاده از معیارهای صحت (Accuracy) و F1-Score در دسته‌بندی استعاره‌های واژگانی
  • 8. تحلیل خطای مدل‌های زبانی در تشخیص طنز و کنایه‌های پنهان اجتماعی
  • 9. بررسی نقش زمینه (Context) و پیشینه متن در ارزیابی درک استعاره
  • 10. معرفی معیارهای ارزیابی مبتنی بر شباهت برداری (Embedding Similarity) در درک استعاره
  • 11. ارزیابی قابلیت‌های استدلال چندمرحله‌ای مدل‌ها در باز کردن لایه‌های معنایی کنایه
  • 12. سنجش میزان حساسیت مدل‌های زبانی به لحن (Tone) و نشانه‌های واژگانی کنایه
  • 13. طراحی پرامپت‌های ارزیابی (Prompt-based Evaluation) برای سنجش درک استعاره
  • 14. بررسی معیارهای ارزیابی خودکار با کمک مدل‌های داور (LLM-as-a-Judge) در تشخیص لحن
  • 15. تحلیل مقایسه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ (مانند GPT و LLaMA) در درک زبان استعاری
  • 16. بررسی تاثیر تعصبات زبانی (Biases) بر عملکرد متریک‌های ارزیابی کنایه
  • 17. ارزیابی درک استعاره‌های بین‌فرهنگی و وابستہ به زبان‌های مختلف در LLMها
  • 18. استفاده از متریک‌های توضیح‌پذیری (Explainability Metrics) برای توجیه تشخیص کنایه توسط مدل
  • 19. بررسی خطاهای کاذب مثبت (False Positives) در تشخیص متون ادبی و استعاری
  • 20. ارزیابی قابلیت مدل در تولید درک متقابل و بازنویسی متون کنایه‌آمیز به صریح
  • 21. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین ارزیابی و محاسبه متریک‌های درک استعاره روی یک مجموعه داده اختصاصی
تگ‌ها: Deep Learning NLP Irony Detection Language Models LLM Evaluation Metaphor Detection NLP Metrics Prompt Evaluation Text Semantics ارزیابی مدل زبانی استعاره در NLP پردازش زبان طبیعی درک کنایه متریک‌های هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.