کتاب پاکسازی داده‌های متنی: استراتژی‌های عملی برای خطوط لوله NLP مدرن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پاکسازی داده‌های متنی: استراتژی‌های عملی برای خطوط لوله NLP مدرن

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پاکسازی داده‌های متنی در NLP
• 2. اهمیت کیفیت داده در مدل‌های NLP
• 3. معرفی چالش‌های رایج داده‌های متنی کثیف
• 4. بررسی انواع داده‌های متنی (ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار)
• 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های متنی و منابع خطا
• 6. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
• 7. استانداردسازی فرمت داده‌های متنی
• 8. تبدیل حروف بزرگ به کوچک (Case Conversion)
• 9. حذف کاراکترهای خاص و علائم نگارشی
• 10. رفع اشتباهات املایی و گرامری (Spell and Grammar Check)
• 11. استفاده از دیکشنری‌ها و فرهنگ‌نامه‌ها برای تصحیح خطاها
• 12. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 13. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 14. لِماتیزاسیون (Lemmatization)
• 15. حذف کلمات بی‌معنی و نویز (Noise Removal)
• 16. نرمال‌سازی اعداد و تاریخ‌ها
• 17. شناسایی و حذف ایموجی‌ها و کاراکترهای غیر استاندارد
• 18. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data Handling)
• 19. استفاده از عبارات باقاعده (Regular Expressions) برای پاکسازی داده
• 20. پاکسازی داده‌های متنی چند زبانه (Multilingual Text Cleaning)
• 21. بررسی و اصلاح اختصارات و اصطلاحات عامیانه
• 22. حذف URLها و آدرس‌های ایمیل
• 23. پاکسازی داده‌های متنی شبکه‌های اجتماعی (Social Media Text Cleaning)
• 24. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تحلیل احساسات
• 25. پاکسازی داده‌های متنی برای مدل‌های خلاصه‌سازی متن
• 26. پاکسازی داده‌های متنی برای سیستم‌های ترجمه ماشینی
• 27. پاکسازی داده‌های متنی برای تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 28. پاکسازی داده‌های متنی برای طبقه‌بندی متن
• 29. استفاده از کتابخانه‌های Python برای پاکسازی داده‌ها (NLTK, spaCy, re)
• 30. مقایسه روش‌های مختلف پاکسازی داده و انتخاب بهترین روش
• 31. ارزیابی کیفیت داده‌های پاکسازی شده
• 32. بهینه‌سازی فرآیند پاکسازی داده برای افزایش سرعت و کارایی
• 33. ایجاد خط لوله (Pipeline) خودکار برای پاکسازی داده‌ها
• 34. نگهداری و به‌روزرسانی داده‌های پاکسازی شده
• 35. بهترین شیوه‌ها برای مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
• 36. استفاده از ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین برای پاکسازی داده‌ها
• 37. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری در داده‌های متنی
• 38. پاکسازی داده‌های متنی برای داده‌های صوتی (Speech-to-Text)
• 39. پاکسازی داده‌های متنی برای داده‌های تصویری (OCR)