کتاب مدل‌سازی موضوعی معنایی برای کتابخانه‌های دیجیتال 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 مدل‌سازی موضوعی معنایی برای کتابخانه‌های دیجیتال

موضوع کلی: علوم داده و اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های دیجیتال و چالش‌های آن‌ها
  • 2. مفهوم مدل‌سازی موضوعی و کاربردهای آن
  • 3. مروری بر روش‌های سنتی مدل‌سازی موضوعی (LDA، NMF)
  • 4. محدودیت‌های مدل‌های موضوعی سنتی
  • 5. مقدمه‌ای بر معناشناسی و نقش آن در مدل‌سازی موضوعی
  • 6. دانش‌نامه‌ها و پایگاه‌های دانش معنایی (Wikidata، DBpedia)
  • 7. استفاده از Word Embeddings در مدل‌سازی موضوعی
  • 8. ایجاد Word Embeddings سفارشی برای دامنه‌های خاص
  • 9. ادغام Word Embeddings با مدل‌های موضوعی
  • 10. مدل‌سازی موضوعی با استفاده از گراف دانش
  • 11. استفاده از روابط معنایی در مدل‌سازی موضوعی
  • 12. روش‌های ارزیابی مدل‌های موضوعی معنایی
  • 13. معیارهای ارزیابی کیفیت موضوعات استخراج شده
  • 14. بهبود انسجام موضوعات با استفاده از اطلاعات معنایی
  • 15. مدل‌سازی موضوعی سلسله مراتبی
  • 16. مدل‌سازی موضوعی پویا (Dynamic Topic Modeling)
  • 17. کاربرد مدل‌سازی موضوعی در سازماندهی و بازیابی اطلاعات
  • 18. بهبود جستجوی اطلاعات در کتابخانه‌های دیجیتال با مدل‌سازی موضوعی
  • 19. مدل‌سازی موضوعی برای توصیف خودکار منابع اطلاعاتی
  • 20. استفاده از مدل‌سازی موضوعی در سیستم‌های پیشنهادگر
  • 21. تحلیل روند موضوعی در طول زمان
  • 22. مدل‌سازی موضوعی چندزبانه
  • 23. مدل‌سازی موضوعی برای داده‌های متنی کوتاه (مانند عنوان‌ها و چکیده‌ها)
  • 24. مقایسه مدل‌های مختلف مدل‌سازی موضوعی معنایی
  • 25. پیاده‌سازی مدل‌سازی موضوعی با استفاده از Python و Gensim
  • 26. پیاده‌سازی مدل‌سازی موضوعی با استفاده از Python و scikit-learn
  • 27. کار با APIهای Wikidata و DBpedia
  • 28. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌سازی موضوعی معنایی
  • 29. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل‌سازی موضوعی معنایی
  • 30. تنظیم پارامترهای مدل‌های موضوعی
  • 31. مقابله با داده‌های نامتوازن در مدل‌سازی موضوعی
  • 32. استفاده از مدل‌سازی موضوعی برای شناسایی ترندهای موضوعی
  • 33. مدل‌سازی موضوعی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 34. مدل‌سازی موضوعی و تحلیل احساسات
  • 35. مدل‌سازی موضوعی برای تشخیص اخبار جعلی
  • 36. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی در حوزه سلامت
  • 37. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی در حوزه حقوق
  • 38. مدل‌سازی موضوعی و اخلاق داده
  • 39. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌سازی موضوعی در مقیاس بزرگ
  • 40. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌سازی موضوعی
  • 41. استفاده از GPU برای تسریع مدل‌سازی موضوعی
  • 42. انتخاب معماری مناسب برای مدل‌سازی موضوعی
  • 43. مدل‌سازی موضوعی و یادگیری انتقالی
  • 44. مدل‌سازی موضوعی و یادگیری تقویتی
  • 45. آینده مدل‌سازی موضوعی معنایی
  • 46. تحقیقات جاری در زمینه مدل‌سازی موضوعی معنایی
تگ‌ها: digital libraries gensim information retrieval knowledge graph LDA machine learning natural language processing NMF python semantic analysis semantic topic modeling text mining topic modeling wikidata word embeddings

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.