کتاب بهینه‌سازی انتخاب واژگان در ترجمه ماشینی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 بهینه‌سازی انتخاب واژگان در ترجمه ماشینی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ترجمه ماشینی و چالش‌های آن
  • 2. اهمیت انتخاب واژگان در کیفیت ترجمه ماشینی
  • 3. بررسی روش‌های سنتی انتخاب واژگان
  • 4. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در انتخاب واژگان
  • 5. بررسی مدل‌های زبانی n-gram
  • 6. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 7. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در ترجمه ماشینی
  • 8. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM) و رفع مشکل محوشدگی گرادیان
  • 9. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU) و مقایسه با LSTM
  • 10. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و بهبود انتخاب واژگان
  • 11. ترانسفورمرها و انقلاب در ترجمه ماشینی
  • 12. خود-توجهی (Self-Attention) و درک روابط بین کلمات
  • 13. مقدمه‌ای بر embeddingهای کلمه (Word Embeddings)
  • 14. Word2Vec و تولید embeddingهای کلمه
  • 15. GloVe و مقایسه با Word2Vec
  • 16. FastText و مزایای آن در برخورد با کلمات نادر
  • 17. استفاده از embeddingهای کلمه در انتخاب واژگان
  • 18. یادگیری نمایش‌های متنی (Text Representations)
  • 19. مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Language Models)
  • 20. BERT و کاربرد آن در ترجمه ماشینی
  • 21. GPT و تولید متن روان و طبیعی
  • 22. Fine-tuning مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده برای ترجمه ماشینی
  • 23. مقدمه‌ای بر ارزیابی ترجمه ماشینی
  • 24. معیارهای ارزیابی BLEU، METEOR و TER
  • 25. استفاده از معیارهای ارزیابی در بهینه‌سازی انتخاب واژگان
  • 26. بهینه‌سازی انتخاب واژگان با استفاده از یادگیری تقویتی
  • 27. یادگیری تقویتی و تعریف پاداش در ترجمه ماشینی
  • 28. چالش‌های استفاده از یادگیری تقویتی در ترجمه ماشینی
  • 29. استفاده از داده‌های موازی (Parallel Corpora) در بهینه‌سازی انتخاب واژگان
  • 30. بررسی انواع داده‌های موازی و منابع جمع‌آوری آن‌ها
  • 31. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های موازی
  • 32. استفاده از داده‌های تک‌زبانه (Monolingual Corpora) در بهینه‌سازی انتخاب واژگان
  • 33. Back-translation و تولید داده‌های موازی شبه‌واقعی
  • 34. استفاده از داده‌های شبه‌موازی (Pseudo-Parallel Corpora)
  • 35. بهینه‌سازی انتخاب واژگان برای زبان‌های کم‌منبع (Low-Resource Languages)
  • 36. تکنیک‌های انتقال یادگیری (Transfer Learning) برای زبان‌های کم‌منبع
  • 37. استفاده از داده‌های چندزبانه (Multilingual Corpora)
  • 38. چالش‌های ترجمه ماشینی با سبک‌های مختلف متن
  • 39. بهینه‌سازی انتخاب واژگان برای ترجمه ماشینی تخصصی
  • 40. بهینه‌سازی انتخاب واژگان برای ترجمه ماشینی محاوره‌ای
  • 41. بررسی ابزارهای متن‌باز برای ترجمه ماشینی
  • 42. بررسی سرویس‌های ترجمه ماشینی تجاری
  • 43. آینده بهینه‌سازی انتخاب واژگان در ترجمه ماشینی
  • 44. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
تگ‌ها: attention mechanism lexical selection MT neural networks NLP word embeddings انتخاب واژگان بهینه‌سازی پردازش زبان طبیعی ترجمه ترجمه ماشینی شبکه‌های عصبی مدل زبانی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.