کتاب استخراج رابطه‌ها و توافق بین برچسب‌زن‌ها 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 رابطه‌ها و توافق بین برچسب‌زن‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استخراج رابطه‌ها
  • 2. اهمیت توافق بین برچسب‌زن‌ها در استخراج رابطه‌ها
  • 3. کاربردهای استخراج رابطه‌ها در دنیای واقعی
  • 4. چالش‌های موجود در استخراج رابطه‌ها
  • 5. معرفی انواع روابط
  • 6. رویکردهای مختلف برای استخراج روابط
  • 7. یادگیری ماشین نظارت شده برای استخراج روابط
  • 8. یادگیری ماشین بدون نظارت برای استخراج روابط
  • 9. یادگیری ماشین نیمه نظارت شده برای استخراج روابط
  • 10. معرفی مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی استخراج رابطه‌ها
  • 11. معیارهای ارزیابی استخراج رابطه‌ها: دقت، بازخوانی و F1-score
  • 12. محاسبه توافق بین برچسب‌زن‌ها: Kappa Cohen
  • 13. تفسیر مقادیر Kappa Cohen
  • 14. محدودیت‌های Kappa Cohen
  • 15. معرفی معیارهای توافق بین برچسب‌زن‌ها: Krippendorff's Alpha
  • 16. مقایسه Kappa Cohen و Krippendorff's Alpha
  • 17. محاسبه قابلیت اطمینان بین برچسب‌زن‌ها (Inter-Annotator Reliability)
  • 18. عوامل مؤثر بر توافق بین برچسب‌زن‌ها
  • 19. راهکارهای افزایش توافق بین برچسب‌زن‌ها: دستورالعمل‌های واضح
  • 20. راهکارهای افزایش توافق بین برچسب‌زن‌ها: آموزش برچسب‌زن‌ها
  • 21. راهکارهای افزایش توافق بین برچسب‌زن‌ها: استفاده از ابزارهای برچسب‌زنی مناسب
  • 22. بررسی ابزارهای برچسب‌زنی متن
  • 23. طراحی یک طرح برچسب‌زنی مؤثر
  • 24. مدیریت ابهام در برچسب‌زنی
  • 25. نقش پیش‌پردازش متن در بهبود توافق
  • 26. بررسی روش‌های پیش‌پردازش متن
  • 27. استفاده از embeddings کلمه (Word Embeddings) در استخراج روابط
  • 28. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در استخراج روابط
  • 29. ارزیابی مدل‌های استخراج رابطه با توافق پایین
  • 30. تحلیل خطا در برچسب‌زنی
  • 31. معرفی روش‌های کاهش سوگیری در برچسب‌زنی
  • 32. استفاده از توافق بین برچسب‌زن‌ها برای بهبود کیفیت داده‌ها
  • 33. تأثیر اندازه مجموعه داده بر توافق بین برچسب‌زن‌ها
  • 34. استفاده از روش‌های فعال یادگیری برای انتخاب نمونه‌های برچسب‌زنی
  • 35. بررسی تاثیر ویژگی‌های متن بر توافق بین برچسب‌زن‌ها
  • 36. استفاده از یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning) برای استخراج روابط
  • 37. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای استخراج روابط
  • 38. استفاده از روش‌های ensemble در استخراج روابط
  • 39. بررسی چالش‌های استخراج روابط در زبان فارسی
  • 40. استفاده از منابع زبان‌شناختی فارسی در استخراج روابط
  • 41. مقایسه رویکردهای مختلف استخراج روابط در زبان فارسی
  • 42. آینده استخراج روابط و توافق بین برچسب‌زن‌ها
تگ‌ها: annotation guidelines data quality information extraction inter-annotator agreement Kappa Cohen Krippendorff's Alpha LLM machine learning natural language processing NLP Persian NLP relation extraction semantic relations text annotation

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.