کتاب تشخیص طنز و کنایه در مکالمات با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص طنز و کنایه در مکالمات

موضوع کلی: زبان‌شناسی و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و تحلیل گفتار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر طنز و کنایه: تعریف و انواع
• 2. اهمیت تشخیص طنز در پردازش زبان طبیعی
• 3. چالش‌های تشخیص طنز در مقایسه با سایر وظایف NLP
• 4. تحلیل روان‌شناختی طنز و کنایه
• 5. بررسی الگوهای زبانی طنز و کنایه
• 6. تفاوت‌های فردی در درک طنز
• 7. نقش زمینه (Context) در تشخیص طنز
• 8. معرفی داده‌نامه‌ها و منابع موجود برای تشخیص طنز
• 9. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای تحلیل طنز
• 10. استخراج ویژگی‌های زبانی: واژگان، دستور زبان، معناشناسی
• 11. استفاده از ویژگی‌های آکوستیکی در تشخیص طنز (صوت)
• 12. روش‌های سنتی یادگیری ماشین برای تشخیص طنز: Naive Bayes
• 13. روش‌های سنتی یادگیری ماشین برای تشخیص طنز: SVM
• 14. روش‌های سنتی یادگیری ماشین برای تشخیص طنز: Decision Trees
• 15. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در NLP
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تشخیص طنز
• 17. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و تشخیص طنز
• 18. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و تشخیص طنز
• 19. مدل‌های ترانسفورمر و تشخیص طنز: BERT
• 20. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص طنز
• 21. استفاده از Embedding‌های کلمه (Word Embeddings) برای تشخیص طنز
• 22. مقدمه‌ای بر Attention Mechanism در تشخیص طنز
• 23. استفاده از مدل‌های مبتنی بر گراف برای تشخیص طنز
• 24. تشخیص طنز در متون دو زبانه (فارسی-انگلیسی)
• 25. تشخیص طنز در شبکه‌های اجتماعی (توییتر، اینستاگرام)
• 26. تشخیص طنز در مکالمات شفاهی (گفتار)
• 27. ارزیابی مدل‌های تشخیص طنز: معیارها و روش‌ها
• 28. تحلیل خطا در مدل‌های تشخیص طنز
• 29. روش‌های بهبود دقت مدل‌های تشخیص طنز
• 30. اثر داده‌های آموزشی نامتعادل بر عملکرد مدل
• 31. تکنیک‌های مقابله با داده‌های آموزشی نامتعادل
• 32. استفاده از داده‌های ترکیبی (متن و صدا) برای تشخیص طنز
• 33. تشخیص طنز در متون خبری و رسانه‌ای
• 34. تشخیص طنز در تبلیغات
• 35. کاربردهای تجاری تشخیص طنز
• 36. آینده‌ی تشخیص طنز و کنایه در NLP
• 37. مباحث اخلاقی در تشخیص و تحلیل طنز