کتاب استخراج اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی با روش‌های باز IE 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 استخراج اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی با روش‌های باز IE

موضوع کلی: داده‌کاوی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی شبکه‌های اجتماعی
  • 2. معرفی روش‌های استخراج اطلاعات (IE)
  • 3. Open IE چیست و چه تفاوتی با IE سنتی دارد؟
  • 4. مزایا و معایب Open IE در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 5. معماری یک سیستم Open IE برای شبکه‌های اجتماعی
  • 6. مراحل پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 7. پاکسازی و نرمال‌سازی متن
  • 8. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متن‌های اجتماعی
  • 9. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای NER
  • 10. استخراج روابط بین موجودیت‌ها با Open IE
  • 11. الگوریتم‌های رایج Open IE
  • 12. معرفی ابزارهای Open IE متن‌باز
  • 13. استفاده از SpaCy برای Open IE
  • 14. استفاده از Stanford CoreNLP برای Open IE
  • 15. استفاده از AllenNLP برای Open IE
  • 16. مقایسه عملکرد ابزارهای Open IE
  • 17. ارزیابی کیفیت اطلاعات استخراج شده
  • 18. معیارهای ارزیابی IE
  • 19. روش‌های ارزیابی خودکار و دستی
  • 20. بهبود دقت Open IE با استفاده از یادگیری ماشین
  • 21. یادگیری فعال در Open IE
  • 22. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای آموزش مدل
  • 23. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی با Open IE
  • 24. شناسایی موضوعات ترند با Open IE
  • 25. خلاصه‌سازی خودکار متن‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 26. تشخیص اخبار جعلی و اطلاعات نادرست با Open IE
  • 27. کاربرد Open IE در تحلیل رفتار کاربران
  • 28. شناسایی جوامع و گروه‌های فعال در شبکه‌های اجتماعی
  • 29. تحلیل شبکه‌های ارتباطی با Open IE
  • 30. استخراج دانش از شبکه‌های اجتماعی برای تصمیم‌گیری
  • 31. استفاده از گراف دانش (Knowledge Graph) برای نمایش اطلاعات استخراج شده
  • 32. ساخت و نگهداری گراف دانش از شبکه‌های اجتماعی
  • 33. کاربردهای گراف دانش در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 34. چالش‌ها و محدودیت‌های Open IE در شبکه‌های اجتماعی
  • 35. مقیاس‌پذیری Open IE برای داده‌های بزرگ
  • 36. حفظ حریم خصوصی در استخراج اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی
  • 37. آینده Open IE و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 38. مطالعه موردی: تحلیل توییتر با Open IE
  • 39. مطالعه موردی: تحلیل فیسبوک با Open IE
  • 40. مطالعه موردی: تحلیل اینستاگرام با Open IE
  • 41. استفاده از Open IE در حوزه بازاریابی
  • 42. استفاده از Open IE در حوزه سیاست‌گذاری
  • 43. استفاده از Open IE در حوزه سلامت
  • 44. بهینه‌سازی عملکرد Open IE با استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 45. استفاده از Open IE در تحلیل داده‌های چندزبانه
  • 46. پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی به زبان فارسی
  • 47. Open IE برای متون فارسی: چالش‌ها و راهکارها
  • 48. استفاده از فونت‌های فارسی در پردازش متن
  • 49. تشخیص و حذف ایموجی‌ها و نشانه‌های خاص در متون فارسی
  • 50. نرم‌افزارهای مدیریت داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 51. ابزارهای تجسم داده‌های استخراج شده از شبکه‌های اجتماعی
  • 52. طراحی داشبوردهای تحلیلی برای شبکه‌های اجتماعی
  • 53. امنیت داده‌ها در فرآیند Open IE
  • 54. قوانین و مقررات مربوط به استخراج داده از شبکه‌های اجتماعی
تگ‌ها: Big Data Data Mining Data Science Information Extraction Knowledge Graph Natural Language Processing NLP Open IE Persian NLP Sentiment Analysis Social Media Analytics Social Media Mining Social Network Analysis Text Mining فارسی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.