کتاب تسلط بر الگوریتم‌های قطعه‌بندی کلمات چینی 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 تسلط بر الگوریتم‌های قطعه‌بندی کلمات چینی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر قطعه‌بندی کلمات چینی و چالش‌های آن
  • 2. اهمیت قطعه‌بندی کلمات در پردازش زبان چینی
  • 3. بررسی روش‌های سنتی قطعه‌بندی کلمات چینی
  • 4. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر دیکشنری
  • 5. الگوریتم قطعه‌بندی کلمات مبتنی بر جدول جستجو
  • 6. روش‌های بهینه‌سازی جستجوی دیکشنری
  • 7. الگوریتم‌های مبتنی بر حداکثر تطابق (Maximum Matching)
  • 8. روش‌های رفع ابهام در قطعه‌بندی با حداکثر تطابق
  • 9. الگوریتم‌های قطعه‌بندی مبتنی بر Hidden Markov Models (HMM)
  • 10. آموزش مدل‌های HMM برای قطعه‌بندی کلمات
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های HMM در قطعه‌بندی
  • 12. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر Conditional Random Fields (CRF)
  • 13. مزایای استفاده از CRF در قطعه‌بندی کلمات
  • 14. آموزش مدل‌های CRF برای قطعه‌بندی کلمات
  • 15. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل‌های CRF
  • 16. ارزیابی عملکرد مدل‌های CRF در قطعه‌بندی
  • 17. الگوریتم‌های قطعه‌بندی مبتنی بر درخت‌بندی (Tree-based)
  • 18. بی‌نیازسازی از دیکشنری با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین
  • 19. قطعه‌بندی کلمات با استفاده از شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 20. معرفی مدل‌های RNN و LSTM برای قطعه‌بندی کلمات
  • 21. استفاده از Embeddingهای کلمه (Word Embeddings) در قطعه‌بندی
  • 22. معرفی مدل‌های Transformer برای قطعه‌بندی کلمات
  • 23. پیاده‌سازی مدل‌های Transformer با استفاده از TensorFlow یا PyTorch
  • 24. استفاده از Attention Mechanism در قطعه‌بندی کلمات
  • 25. قطعه‌بندی کلمات با استفاده از مدل‌های BERT و انواع آن
  • 26. Fine-tuning مدل‌های BERT برای قطعه‌بندی کلمات چینی
  • 27. ارزیابی مدل‌های مبتنی بر Transformer در قطعه‌بندی
  • 28. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف قطعه‌بندی کلمات
  • 29. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع داده و کاربرد
  • 30. قطعه‌بندی کلمات برای زبان‌های دیگر با استفاده از الگوریتم‌های چینی
  • 31. بررسی چالش‌های قطعه‌بندی کلمات در زبان‌های با ساختار متفاوت
  • 32. مقدمه‌ای بر قطعه‌بندی کلمات در زبان ژاپنی و کره‌ای
  • 33. استفاده از الگوریتم‌های قطعه‌بندی کلمات در موتورهای جستجو
  • 34. قطعه‌بندی کلمات در سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 35. قطعه‌بندی کلمات در تحلیل احساسات و پردازش متن
  • 36. قطعه‌بندی کلمات در سیستم‌های ترجمه ماشینی
  • 37. بهینه‌سازی سرعت و دقت قطعه‌بندی کلمات
  • 38. استفاده از تکنیک‌های Parallel Processing برای قطعه‌بندی کلمات
  • 39. کاربرد قطعه‌بندی کلمات در تحلیل شبکه‌های اجتماعی چینی
  • 40. قطعه‌بندی کلمات در سیستم‌های تشخیص گفتار چینی
  • 41. معرفی ابزارهای متن‌باز برای قطعه‌بندی کلمات چینی
  • 42. بررسی کتابخانه‌های Jieba، SnowNLP و THULAC
  • 43. نصب و راه‌اندازی ابزارهای قطعه‌بندی کلمات
  • 44. استفاده از APIهای قطعه‌بندی کلمات چینی
  • 45. پیاده‌سازی یک سیستم قطعه‌بندی کلمات سفارشی
  • 46. مقایسه عملکرد ابزارهای مختلف قطعه‌بندی کلمات
  • 47. آشنایی با داده‌ست‌های استاندارد برای ارزیابی قطعه‌بندی کلمات
  • 48. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای قطعه‌بندی کلمات
  • 49. بررسی خطاهای رایج در قطعه‌بندی کلمات و روش‌های رفع آن‌ها
  • 50. روش‌های ارتقاء کیفیت قطعه‌بندی کلمات
  • 51. بررسی آخرین تحقیقات در زمینه قطعه‌بندی کلمات چینی
  • 52. آینده قطعه‌بندی کلمات چینی و چالش‌های پیش رو
تگ‌ها: algorithm chinese language chinese word segmentation crf cws deep learning hmm jieba machine learning natural language processing nlp python pytorch tensorflow text processing

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.