کتاب استخراج روابط معنایی از متون تخصصی: رویکردهای عصبی پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج روابط معنایی از متون تخصصی: رویکردهای عصبی پیشرفته

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و استخراج اطلاعات
• 2. مفاهیم کلیدی در استخراج روابط معنایی
• 3. رویکردهای سنتی به استخراج روابط
• 4. چالش‌های استخراج روابط در زبان فارسی
• 5. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای استخراج روابط
• 6. شبکه‌های عصبی پیش‌خور برای استخراج روابط
• 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و استخراج روابط
• 8. مدل‌های حافظه‌دار طولانی-کوتاه مدت (LSTM) در استخراج روابط
• 9. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای استخراج روابط
• 10. استفاده از Word Embedding در استخراج روابط
• 11. مدل‌های Word2Vec و GloVe در استخراج روابط
• 12. استفاده از FastText برای نمایش کلمات
• 13. مدل‌های مبتنی بر Transformer در استخراج روابط
• 14. معماری Transformer و کاربرد آن در استخراج روابط
• 15. مدل BERT و Fine-tuning برای استخراج روابط
• 16. مدل RoBERTa و بهبود عملکرد در استخراج روابط
• 17. مدل‌های XLNet و استخراج روابط
• 18. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در استخراج روابط
• 19. روش‌های Semi-Supervised Learning در استخراج روابط
• 20. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای استخراج روابط
• 21. استخراج روابط چند-جهتی (Multi-modal Relation Extraction)
• 22. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در استخراج روابط
• 23. تکنیک‌های Attention Mechanism در استخراج روابط
• 24. استفاده از Self-Attention در استخراج روابط
• 25. مدل‌های مبتنی بر Graph Neural Networks (GNN)
• 26. استخراج روابط در متون علمی و تخصصی
• 27. استخراج روابط در حوزه‌ی پزشکی
• 28. استخراج روابط در حوزه‌ی حقوقی
• 29. استخراج روابط در حوزه‌ی مهندسی
• 30. استخراج روابط در اخبار فارسی
• 31. استخراج روابط از مقالات علمی فارسی
• 32. چالش‌های استخراج روابط در داده‌های نامنظم
• 33. روش‌های پیش‌پردازش متن برای استخراج روابط
• 34. توکنایز کردن و ریشه‌یابی کلمات در زبان فارسی
• 35. حذف کلمات توقف (Stop Words) در زبان فارسی
• 36. برچسب‌گذاری نقش کلمات (Part-of-Speech Tagging)
• 37. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 38. تکنیک‌های Bootstrapping در استخراج روابط
• 39. استفاده از قوانین (Rules) در استخراج روابط
• 40. ارزیابی مدل‌های استخراج روابط
• 41. معیارهای ارزیابی Precision, Recall, F1-score
• 42. تحلیل خطا در مدل‌های استخراج روابط
• 43. بهبود عملکرد مدل‌های استخراج روابط
• 44. استفاده از داده‌های افزوده (Data Augmentation)
• 45. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 46. استفاده از Ensemble Methods در استخراج روابط
• 47. پیاده‌سازی استخراج روابط با استفاده از TensorFlow
• 48. پیاده‌سازی استخراج روابط با استفاده از PyTorch
• 49. استفاده از کتابخانه‌های NLP برای استخراج روابط
• 50. کاربرد استخراج روابط در خلاصه‌سازی متن
• 51. کاربرد استخراج روابط در پاسخ به سوالات
• 52. کاربرد استخراج روابط در سیستم‌های توصیه‌گر
• 53. چالش‌های مقیاس‌پذیری در استخراج روابط
• 54. استخراج روابط در متون بزرگ و حجیم
• 55. استفاده از تکنیک‌های توزیع‌شده (Distributed Computing)
• 56. استخراج روابط در داده‌های جریانی (Stream Data)
• 57. آینده‌ی استخراج روابط معنایی
• 58. تحقیقات جدید در حوزه‌ی استخراج روابط
• 59. استخراج روابط با استفاده از یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 60. استخراج روابط با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 61. استفاده از مدل‌های چند زبانه (Multilingual Models) در استخراج روابط
• 62. محدودیت‌ها و چالش‌های اخلاقی در استخراج روابط
• 63. حفظ حریم خصوصی در استخراج روابط
• 64. سوگیری (Bias) در مدل‌های استخراج روابط
• 65. تفسیرپذیری (Interpretability) در مدل‌های استخراج روابط