کتاب شناخت احساسات و عواطف با پردازش زبان طبیعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناخت احساسات و عواطف با پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. شناخت احساسات و عواطف با پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی برای تحلیل احساسات
• 3. واژه‌نامه‌ی احساسات و عواطف در زبان فارسی
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های متنی برای تحلیل احساسات
• 5. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 6. روش‌های سنتی تحلیل احساسات: واژگان احساسی
• 7. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین در تحلیل احساسات
• 8. خوشه‌بندی داده‌های متنی بر اساس احساسات
• 9. طبقه‌بندی متن با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
• 10. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات: معیارها و روش‌ها
• 11. استخراج ویژگی‌های زبانی مؤثر در تحلیل احساسات
• 12. مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در درک احساسات
• 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل احساسات
• 14. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای تحلیل احساسات
• 15. استفاده از مدل‌های ترانسفورمر در تحلیل احساسات
• 16. مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده زبان فارسی (مانند ParsBERT)
• 17. تحلیل احساسات در متون شبکه‌های اجتماعی
• 18. تحلیل احساسات در نظرات مشتریان و بازخوردها
• 19. تحلیل احساسات در اخبار و رسانه‌ها
• 20. تشخیص کنایه و طعنه در تحلیل احساسات
• 21. شناسایی احساسات پیچیده و ترکیبی
• 22. مدیریت ابهام در تحلیل احساسات
• 23. تحلیل احساسات چندزبانه: چالش‌ها و راهکارها
• 24. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی و برندینگ
• 25. کاربرد تحلیل احساسات در سنجش افکار عمومی
• 26. کاربرد تحلیل احساسات در خدمات مشتریان
• 27. کاربرد تحلیل احساسات در سلامت روان
• 28. شناسایی و تحلیل احساسات در گفتار
• 29. تبدیل گفتار به متن و تحلیل احساسات
• 30. تحلیل احساسات در داده‌های متنی طولانی
• 31. تحلیل احساسات در متون غیررسمی و محاوره‌ای
• 32. تأثیر زبان بدن و نشانه‌های غیرکلامی بر تحلیل احساسات
• 33. تحلیل احساسات در متون ادبی و شعر
• 34. تحلیل احساسات با استفاده از تحلیل معنایی
• 35. تحلیل احساسات با استفاده از تحلیل موضوعی
• 36. بهبود دقت تحلیل احساسات با ترکیب روش‌ها
• 37. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات برای منابع محدود
• 38. تحلیل احساسات در زمان واقعی (Real-time Sentiment Analysis)
• 39. تحلیل احساسات و حریم خصوصی داده‌ها
• 40. چالش‌های اخلاقی در تحلیل احساسات
• 41. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل احساسات
• 42. ابزارهای متن‌باز و تجاری برای تحلیل احساسات
• 43. معماری یک سیستم تحلیل احساسات کامل
• 44. تحلیل روندهای احساسی در طول زمان
• 45. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار کاربران