فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌های پژوهشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌های پژوهشی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 2. چرا NLP برای تحلیل داده‌های پژوهشی مهم است؟
• 3. کاربردها و مثال‌های NLP در پژوهش
• 4. مبانی زبان‌شناسی برای NLP
• 5. ساختار زبان: فونتیک و فونولوژی
• 6. ساختار زبان: مورفولوژی (ریخت‌شناسی)
• 7. ساختار زبان: سینتکس (نحو)
• 8. ساختار زبان: معناشناسی (سمانتیک)
• 9. ساختار زبان: پراگماتیک (کاربردشناسی)
• 10. مبانی علوم کامپیوتر برای NLP
• 11. ساختمان داده‌های اساسی
• 12. الگوریتم‌های اساسی
• 13. پیچیدگی الگوریتمی
• 14. اصول برنامه‌نویسی
• 15. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای NLP
• 16. نصب و پیکربندی محیط توسعه
• 17. مبانی پایتون: متغیرها، انواع داده، عملگرها
• 18. دستورات شرطی و حلقه‌ها
• 19. توابع و ماژول‌ها
• 20. کلاس‌ها و اشیاء (OOP)
• 21. کار با فایل‌ها و داده‌ها در پایتون
• 22. کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای NLP
• 23. NumPy برای محاسبات عددی
• 24. Pandas برای تحلیل داده
• 25. Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی
• 26. آشنایی با کتابخانه‌های NLP
• 27. NLTK: مبانی
• 28. SpaCy: مبانی
• 29. Gensim: مبانی
• 30. Hugging Face Transformers: مبانی
• 31. جمع‌آوری و پیش‌پردازش متن
• 32. منابع داده متنی برای پژوهش
• 33. وب اسکرپینگ و جمع‌آوری داده از اینترنت
• 34. قوانین کپی‌رایت و اخلاق در جمع‌آوری داده
• 35. پاکسازی داده‌های متنی
• 36. حذف نویز و کاراکترهای اضافی
• 37. نرمال‌سازی متن
• 38. تبدیل به حروف کوچک
• 39. حذف علائم نگارشی
• 40. حذف اعداد
• 41. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 42. لِماتیزاسیون (Lemmatization)
• 43. ریشه‌یابی (Stemming)
• 44. مدل‌سازی زبان
• 45. مدل‌های زبانی آماری
• 46. مدل‌های N-gram
• 47. تخمین احتمال وقوع کلمات
• 48. ارزیابی مدل‌های زبانی آماری
• 49. مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری عمیق
• 50. مبانی شبکه‌های عصبی
• 51. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 52. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 53. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای متن
• 54. ترنسفورمرها (Transformers)
• 55. نحوه عملکرد ترنسفورمرها
• 56. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 57. مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)
• 58. BERT
• 59. RoBERTa
• 60. XLNet
• 61. سایر مدل‌های پیشرفته
• 62. تبدیل متن به نمایش عددی (Feature Extraction)
• 63. روش‌های Bag-of-Words (BoW)
• 64. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 65. Word Embeddings (تعبیه‌سازی کلمات)
• 66. Word2Vec
• 67. GloVe
• 68. FastText
• 69. تعبیه‌سازی‌های مبتنی بر زمینه (Contextual Embeddings)
• 70. استفاده از تعبیه‌سازی‌های از پیش آموزش دیده
• 71. نمایش اسناد (Document Representation)
• 72. روش‌های ساده نمایش اسناد
• 73. استفاده از تعبیه‌سازی‌های کلمات برای نمایش اسناد
• 74. مدل‌های نمایش اسناد پیشرفته
• 75. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 76. مبانی تحلیل احساسات
• 77. روش‌های مبتنی بر واژگان (Lexicon-based)
• 78. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning-based)
• 79. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 80. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 81. کاربردها در تحلیل داده‌های پژوهشی
• 82. طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 83. مبانی طبقه‌بندی متن
• 84. الگوریتم‌های کلاسیک طبقه‌بندی متن
• 85. Naive Bayes
• 86. Logistic Regression
• 87. استفاده از شبکه‌های عصبی برای طبقه‌بندی متن
• 88. شبکه‌های CNN و RNN برای طبقه‌بندی
• 89. استفاده از ترنسفورمرها برای طبقه‌بندی
• 90. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 91. کاربردها در تحلیل داده‌های پژوهشی
• 92. تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 93. مبانی تشخیص موضوع
• 94. مدل Latent Semantic Analysis (LSA)
• 95. مدل Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 96. مدل Non-negative Matrix Factorization (NMF)
• 97. ارزیابی مدل‌های تشخیص موضوع
• 98. کاربردها در تحلیل داده‌های پژوهشی
• 99. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 100. تشخیص موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)