کتاب خلاصه سازی متن با یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خلاصه سازی متن با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده‌های متنی

موضوع میانی: تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه سازی متن
• 2. پردازش زبان طبیعی و خلاصه سازی
• 3. پیش‌پردازش متن برای خلاصه سازی
• 4. بردارسازی متن: روش‌های سنتی
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 6. مدل‌های زبانی n-گرمی
• 7. خلاصه سازی استخراجی: رویکرد مبتنی بر امتیاز
• 8. خلاصه سازی استخراجی: الگوریتم‌های مبتنی بر گراف
• 9. خلاصه سازی استخراجی: ارزیابی و معیارها
• 10. خلاصه سازی چکیده: مفاهیم پایه
• 11. مدل‌های توزیع شده کلمات: Word2Vec
• 12. مدل‌های توزیع شده کلمات: GloVe
• 13. خلاصه سازی با استفاده از Word Embeddings
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای خلاصه سازی
• 15. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 16. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU)
• 17. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 18. خلاصه سازی مبتنی بر Sequence-to-Sequence
• 19. خلاصه سازی با استفاده از Encoder-Decoder
• 20. خلاصه سازی با استفاده از Transformer
• 21. مدل BERT برای خلاصه سازی
• 22. خلاصه سازی انتزاعی: تولید متن جدید
• 23. روش‌های ارزیابی خلاصه سازی انتزاعی
• 24. خلاصه سازی چند زبانه
• 25. خلاصه سازی متن‌های طولانی
• 26. خلاصه سازی مبتنی بر موضوع
• 27. خلاصه سازی برای اخبار
• 28. خلاصه سازی برای مقالات علمی
• 29. خلاصه سازی برای شبکه‌های اجتماعی
• 30. خلاصه سازی پرسش‌محور
• 31. خلاصه سازی با استفاده از یادگیری تقویتی
• 32. خلاصه سازی با استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 33. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای خلاصه سازی
• 34. استفاده از TensorFlow برای خلاصه سازی
• 35. استفاده از PyTorch برای خلاصه سازی
• 36. خلاصه سازی تعاملی
• 37. خلاصه سازی مبتنی بر کاربر
• 38. چالش‌ها و محدودیت‌های خلاصه سازی
• 39. بهبود کیفیت خلاصه سازی
• 40. تکنیک‌های ارتقای خلاصه سازی
• 41. خلاصه سازی و اخلاق
• 42. کاربردهای خلاصه سازی در صنایع مختلف
• 43. خلاصه سازی و بازیابی اطلاعات
• 44. خلاصه سازی و تحلیل احساسات
• 45. خلاصه سازی و درک مطلب