کتاب استخراج روابط معنایی از متون: راهنمای عملی برای کاربردهای صنعتی 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 استخراج روابط معنایی از متون: راهنمای عملی برای کاربردهای صنعتی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و استخراج اطلاعات
  • 2. مبانی زبان‌شناسی برای استخراج روابط
  • 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 4. توکن‌سازی و تقسیم‌بندی جملات
  • 5. برچسب‌زنی اجزای گفتار (POS Tagging)
  • 6. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 7. انواع روابط معنایی در متن
  • 8. روابط مبتنی بر فعل
  • 9. روابط مبتنی بر اسم
  • 10. روابط مبتنی بر صفت
  • 11. روش‌های دستی استخراج روابط
  • 12. تعیین الگوهای استخراج روابط
  • 13. ساخت پیکره‌ی آموزشی برای استخراج روابط
  • 14. ابزارهای دستی برای استخراج روابط
  • 15. ارزیابی کیفیت استخراج روابط دستی
  • 16. متریک‌های ارزیابی: دقت، بازخوانی، F-score
  • 17. تکنیک‌های بهبود دقت استخراج روابط
  • 18. استفاده از واژه‌نامه‌ها و هستی‌شناسی‌ها
  • 19. استفاده از قوانین و الگوهای مبتنی بر دانش
  • 20. استفاده از یادگیری ماشین برای استخراج روابط
  • 21. یادگیری نظارت‌شده برای استخراج روابط
  • 22. یادگیری بدون نظارت برای استخراج روابط
  • 23. یادگیری نیمه نظارت‌شده برای استخراج روابط
  • 24. استفاده از شبکه‌های عصبی برای استخراج روابط
  • 25. مدل‌های مبتنی بر RNN و LSTM
  • 26. مدل‌های مبتنی بر Transformer
  • 27. استفاده از Embeddingهای کلمه (Word Embeddings)
  • 28. Word2Vec و GloVe
  • 29. FastText
  • 30. استفاده از Embeddingهای جمله (Sentence Embeddings)
  • 31. استخراج روابط در متون تخصصی حوزه پزشکی
  • 32. استخراج روابط در متون تخصصی حوزه حقوقی
  • 33. استخراج روابط در متون خبری
  • 34. استخراج روابط در شبکه‌های اجتماعی
  • 35. چالش‌های استخراج روابط از متون فارسی
  • 36. ابهام‌زدایی معنایی
  • 37. پردازش متون غیررسمی
  • 38. کمبود منابع آموزشی فارسی
  • 39. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 40. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 41. استخراج روابط چندمرحله‌ای
  • 42. استخراج روابط پیچیده
  • 43. استفاده از زنجیره‌های مارکوف مخفی (HMM)
  • 44. مدل‌های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 45. استفاده از منطق فازی برای استخراج روابط
  • 46. استخراج روابط زمانی
  • 47. استخراج روابط مکانی
  • 48. استخراج روابط علّی
  • 49. استخراج روابط وابستگی
  • 50. استفاده از قواعد مبتنی بر الگو برای استخراج روابط
  • 51. استخراج روابط با استفاده از درخت وابستگی
  • 52. استفاده از یادگیری فعال (Active Learning)
  • 53. استخراج روابط با استفاده از داده‌های نامتعادل
  • 54. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 55. استفاده از روش‌های ensemble برای استخراج روابط
  • 56. بهینه‌سازی عملکرد استخراج روابط
  • 57. استفاده از سخت‌افزار تخصصی (GPU)
  • 58. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 59. استفاده از پایگاه‌های دانش برای بهبود استخراج روابط
  • 60. ارتباط استخراج روابط با خلاصه‌سازی متن
  • 61. ارتباط استخراج روابط با پاسخ به پرسش
  • 62. ارتباط استخراج روابط با تحلیل احساسات
  • 63. کاربردهای صنعتی استخراج روابط
  • 64. مدیریت دانش
  • 65. تحلیل رقبا
  • 66. پایش رسانه‌ها
  • 67. پیش‌بینی روندها
  • 68. استخراج روابط در حوزه تجارت الکترونیک
  • 69. استخراج روابط در حوزه خدمات مشتریان
  • 70. استخراج روابط در حوزه امنیت سایبری
  • 71. آینده استخراج روابط معنایی
  • 72. تحقیقات و چالش‌های پیش رو
تگ‌ها: NLP فارسی استخراج اطلاعات استخراج اطلاعات متنی استخراج رابطه پردازش زبان طبیعی تحلیل متون فارسی داده کاوی متنی روابط معنایی کاربردهای هوش مصنوعی متون صنعتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.