کتاب استخراج هوشمند جداول از مقالات علمی: تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج هوشمند جداول از مقالات علمی: تکنیک‌ها و ابزارهای پیشرفته

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج اطلاعات از متون علمی
• 2. اهمیت استخراج جداول در تحقیقات علمی
• 3. چالش‌های استخراج جداول از مقالات
• 4. فرمت‌های مختلف مقالات علمی و تاثیر آن‌ها بر استخراج جدول
• 5. معماری کلی یک سیستم استخراج جدول
• 6. مراحل پیش‌پردازش متن برای استخراج جدول
• 7. تشخیص ساختار منطقی مقالات علمی (عنوان، چکیده، مقدمه، ...)
• 8. تشخیص بخش‌های جدولی در متن مقاله
• 9. روش‌های مبتنی بر قوانین برای تشخیص جداول
• 10. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص جداول
• 11. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در تشخیص جداول
• 12. تشخیص خطوط جداول در تصاویر (OCR و پردازش تصویر)
• 13. استخراج سلول‌های جداول: چالش‌ها و روش‌ها
• 14. اصلاح خطاهای OCR در استخراج جداول
• 15. تشخیص سرستون‌ها و برچسب‌گذاری آن‌ها
• 16. تشخیص ردیف‌های جداول و تعیین روابط بین سلول‌ها
• 17. استفاده از ویژگی‌های بصری برای بهبود دقت استخراج
• 18. استفاده از ویژگی‌های متنی برای بهبود دقت استخراج
• 19. روش‌های ادغام اطلاعات بصری و متنی
• 20. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای استخراج جداول
• 21. استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای استخراج جداول
• 22. استفاده از ترانسفورمرها (Transformers) برای استخراج جداول
• 23. ارزیابی عملکرد سیستم‌های استخراج جدول
• 24. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
• 25. ابزارهای متن‌باز برای استخراج جداول (Tabula, Camelot)
• 26. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای استخراج جداول (Pandas, Beautiful Soup)
• 27. استفاده از APIهای تجاری برای استخراج جداول
• 28. پیاده‌سازی یک سیستم استخراج جدول ساده با پایتون
• 29. بهینه‌سازی عملکرد سیستم استخراج جدول
• 30. مقایسه روش‌های مختلف استخراج جدول
• 31. روش‌های مقابله با جداول پیچیده و چندبخشی
• 32. استخراج جداول از فایل‌های PDF با کیفیت پایین
• 33. استخراج جداول از تصاویر اسکن شده
• 34. استفاده از یادگیری تقویتی برای استخراج جداول
• 35. استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی برای استخراج جداول
• 36. کاربرد استخراج جداول در زمینه‌های مختلف علمی
• 37. آینده‌ی استخراج جداول و چالش‌های پیش رو