کتاب پردازش زبان طبیعی: احساسات بازار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی: احساسات بازار

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: کاربرد داده‌های حجیم در شناسایی فرصت‌های معاملاتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاربرد آن در تحلیل احساسات
• 2. داده‌کاوی متون و جمع‌آوری اطلاعات بازار
• 3. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 4. توکن‌سازی و تقسیم‌بندی متن
• 5. ریشه‌یابی و حذف کلمات بی‌اهمیت
• 6. برچسب‌زنی اجزای کلام (POS Tagging)
• 7. مدل‌های زبانی و توزیع احتمال کلمات
• 8. بردارسازی متن: روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 9. فضای برداری و محاسبه شباهت بین متون
• 10. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و کاربرد آن‌ها در NLP
• 11. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد در پردازش متن
• 12. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
• 13. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU)
• 14. معماری‌های ترانسفورمر و مکانیسم توجه
• 15. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده زبان (Pre-trained Language Models)
• 16. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تحلیل احساسات
• 17. مجموعه‌داده‌های تحلیل احساسات و منابع موجود
• 18. روش‌های نظارت‌شده برای طبقه‌بندی احساسات
• 19. روش‌های بدون نظارت برای تحلیل احساسات
• 20. تحلیل احساسات مبتنی بر لغت‌نامه (Lexicon-based Sentiment Analysis)
• 21. استخراج ویژگی‌های زبانی برای تحلیل احساسات
• 22. یادگیری ماشین و الگوریتم‌های طبقه‌بندی (SVM, Naive Bayes)
• 23. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات: دقت، بازخوانی، F1-score
• 24. تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی (توییتر، اینستاگرام)
• 25. تحلیل احساسات در نظرات مشتریان (بررسی محصولات)
• 26. تحلیل احساسات در اخبار و مقالات
• 27. شناسایی و تحلیل طنز و کنایه در متون
• 28. تحلیل احساسات چندزبانه
• 29. پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی: چالش‌ها و راهکارها
• 30. کاربرد تحلیل احساسات در پیش‌بینی روند بازار
• 31. تحلیل احساسات و تاثیر آن بر قیمت سهام
• 32. تحلیل احساسات و بازاریابی محتوایی
• 33. تحلیل احساسات و مدیریت برند
• 34. تحلیل احساسات و بررسی رقبا
• 35. تحلیل احساسات و شناسایی بحران‌های احتمالی
• 36. استفاده از تحلیل احساسات در خدمات مشتریان
• 37. تحلیل احساسات و بهبود تجربه کاربری
• 38. تحلیل احساسات و نظرسنجی‌های آنلاین
• 39. ابزارهای متن‌باز و تجاری برای تحلیل احساسات
• 40. ملاحظات اخلاقی در تحلیل احساسات و حفظ حریم خصوصی
• 41. تحلیل احساسات و داده‌های بزرگ (Big Data)
• 42. تحلیل احساسات در متون تخصصی (پزشکی، حقوقی)
• 43. تحلیل احساسات و پردازش گفتار
• 44. تحلیل احساسات و پردازش تصویر (تشخیص احساسات از چهره)
• 45. تحلیل احساسات و داده‌های متنی ترکیبی (Text & Image)