کتاب ارزیابی خلاصه های انتزاعی با استفاده از بازخورد انسانی 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 ارزیابی خلاصه های انتزاعی با استفاده از بازخورد انسانی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: خلاصه سازی متن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر خلاصه سازی متن
  • 2. تعریف خلاصه سازی انتزاعی
  • 3. تفاوت خلاصه سازی انتزاعی و استخراجی
  • 4. مراحل پردازش زبان طبیعی در خلاصه سازی
  • 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
  • 6. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 7. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 8. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
  • 9. مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در خلاصه سازی
  • 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترانسفورمر
  • 11. معماری مدل ترانسفورمر
  • 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 13. خلاصه سازی مبتنی بر مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
  • 14. استفاده از RNN و LSTM در خلاصه سازی
  • 15. مشکلات مدل‌های RNN و LSTM
  • 16. معرفی مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای خلاصه سازی
  • 17. مدل BART در خلاصه سازی انتزاعی
  • 18. مدل T5 و کاربرد آن در خلاصه سازی
  • 19. مدل Pegasus و ویژگی‌های منحصربه‌فرد آن
  • 20. معیارهای ارزیابی خلاصه های انتزاعی
  • 21. ROUGE: معیارهای Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation
  • 22. BLEU: Bilingual Evaluation Understudy
  • 23. METEOR: Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering
  • 24. ارزیابی خلاصه ها بر اساس خوانایی و انسجام
  • 25. ارزیابی خلاصه ها بر اساس ارتباط و صحت
  • 26. نقش بازخورد انسانی در ارزیابی خلاصه ها
  • 27. روش‌های جمع‌آوری بازخورد انسانی
  • 28. پرسشنامه ارزیابی خلاصه
  • 29. مصاحبه با کاربران برای ارزیابی خلاصه
  • 30. استفاده از رتبه‌بندی (Ranking) برای ارزیابی خلاصه
  • 31. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
  • 32. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده توسط انسان برای آموزش مدل
  • 33. بهبود مدل‌های خلاصه سازی با استفاده از بازخورد انسانی
  • 34. چالش‌های ارزیابی خلاصه های انتزاعی
  • 35. ابهام در ارزیابی خلاصه ها
  • 36. تنوع در نظرات ارزیابان انسانی
  • 37. نحوه برخورد با خلاصه های طولانی
  • 38. ارزیابی خلاصه های چندزبانه
  • 39. استفاده از یادگیری فعال (Active Learning) در ارزیابی خلاصه
  • 40. روش‌های کاهش هزینه جمع‌آوری بازخورد انسانی
  • 41. استفاده از روش‌های نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 42. کاربردهای خلاصه سازی انتزاعی در دنیای واقعی
  • 43. خلاصه سازی اخبار
  • 44. خلاصه سازی مقالات علمی
  • 45. خلاصه سازی متون حقوقی
  • 46. خلاصه سازی محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 47. خلاصه سازی خودکار گزارش‌ها
  • 48. آینده خلاصه سازی انتزاعی و نقش بازخورد انسانی
  • 49. تحقیقات جاری در زمینه خلاصه سازی
  • 50. چالش‌های پیش روی توسعه خلاصه سازهای انتزاعی
  • 51. استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی خلاصه
  • 52. تکنیک‌های تشخیص اخبار جعلی با استفاده از خلاصه سازی
  • 53. خلاصه سازی متن‌های طولانی و پیچیده
  • 54. تأثیر کیفیت داده‌های آموزشی بر عملکرد مدل
  • 55. بهینه‌سازی مدل‌های خلاصه سازی برای زبان فارسی
  • 56. منابع و ابزارهای مفید در زمینه خلاصه سازی متن
  • 57. معرفی مجموعه‌های داده (Datasets) مناسب برای خلاصه سازی
  • 58. نرم‌افزارهای کاربردی در حوزه خلاصه سازی متن
تگ‌ها: NLP ارزیابی خلاصه ارزیابی خودکار بازخورد انسانی پردازش زبان طبیعی تحلیل متن خلاصه سازی متن خلاصه‌سازی انتزاعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.