کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های ارزیابی خودکار انشا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های ارزیابی خودکار انشا

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی خودکار انشا (AES)
• 2. تاریخچه و تکامل سیستم‌های AES
• 3. کاربردهای سیستم‌های AES در آموزش و صنعت
• 4. معماری کلی یک سیستم ارزیابی انشا
• 5. مراحل اصلی پردازش انشا در AES
• 6. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 7. پیش‌پردازش متن: توکن‌سازی، ریشه‌یابی، حذف ایست‌ها
• 8. برچسب‌گذاری ویژگی‌های زبانی انشا
• 9. ویژگی‌های سطح لغوی: واژگان، تنوع لغوی
• 10. ویژگی‌های سطح نحوی: ساختار جملات، پیچیدگی
• 11. ویژگی‌های محتوایی: انسجام، ربط، استدلال
• 12. روش‌های استخراج ویژگی متنی
• 13. مدل‌های سنتی یادگیری ماشین برای AES
• 14. رگرسیون خطی چندگانه برای امتیازدهی انشا
• 15. ماشین بردار پشتیبان (SVM) در AES
• 16. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی برای ارزیابی انشا
• 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در AES
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای پردازش متن
• 19. مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌شده (Pre-trained Language Models)
• 20. استفاده از BERT و مدل‌های مشابه در AES
• 21. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای ارزیابی انشا
• 22. ارزیابی عملکرد سیستم‌های AES: معیارهای ارزیابی
• 23. همبستگی و توافق بین امتیازات سیستم و ارزیاب انسانی
• 24. تحلیل خطا در سیستم‌های AES
• 25. چالش‌های موجود در ارزیابی انشاهای کوتاه
• 26. ارزیابی انشاهای چندزبانه
• 27. ارزیابی انشاهای خلاقانه و استدلالی
• 28. بهبود دقت و قابلیت اعتماد سیستم‌های AES
• 29. ادغام دانش حوزه‌ای در سیستم‌های AES
• 30. استفاده از بازخورد ارزیاب انسانی برای بهبود سیستم
• 31. تفسیرپذیری مدل‌های AES: درک دلایل امتیازدهی
• 32. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های AES
• 33. ملاحظات اخلاقی در استفاده از سیستم‌های AES
• 34. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای AES
• 35. پیاده‌سازی یک سیستم AES ساده با پایتون
• 36. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های AES
• 37. مقایسه سیستم‌های AES تجاری موجود
• 38. آینده ارزیابی خودکار انشا