🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: از نظرات تا بینش‌های عملی: استخراج ویژگی‌ها و تحلیل احساسات مشتریان با LLM برای بهبود کسب‌وکار

موضوع کلی: تحلیل احساسات و نظرات مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع میانی: استخراج ویژگی‌ها و خصوصیات محصول از نظرات مشتریان با LLM

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در تحلیل احساسات مشتریان
• 2. اهمیت تحلیل نظرات مشتریان برای کسب‌وکار
• 3. چالش‌های سنتی در تحلیل نظرات مشتریان
• 4. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و پتانسیل آن‌ها
• 5. مروری بر مقاله "From Reviews to Actionable Insights: An LLM-Based Approach for Attribute and Feature Extraction"
• 6. اهداف دوره: از نظرات تا بینش‌های عملی
• 7. ساختار کلی دوره
• 8. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 9. مبانی یادگیری ماشین (ML)
• 10. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای NLP
• 11. معماری‌های کلیدی LLMs: ترنسفورمرها
• 12. مبانی ترنسفورمرها: attention mechanism
• 13. ترنسفورمرها: encoder-decoder architecture
• 14. مدل‌های LLM پرکاربرد: BERT, GPT, RoBERTa
• 15. مبانی مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 16. تاثیر پرامپت بر عملکرد LLM
• 17. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
• 18. نحوه جمع‌آوری داده‌های نظرات مشتریان
• 19. مراحل پیش‌پردازش متن نظرات
• 20. پاکسازی متن: حذف نویز و کاراکترهای اضافی
• 21. نرمال‌سازی متن: حروف کوچک، ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
• 22. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 23. روش‌های توکنیزاسیون (Tokenization)
• 24. نمایش متنی: Bag-of-Words, TF-IDF
• 25. نمایش متنی پیشرفته: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
• 26. نمایش متنی مدرن: contextual embeddings (ELMo, BERT Embeddings)
• 27. مفهوم تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 28. سطوح تحلیل احساسات: جمله‌محور، سندمحور
• 29. مدل‌های سنتی تحلیل احساسات
• 30. محدودیت‌های مدل‌های سنتی تحلیل احساسات
• 31. نیاز به استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)
• 32. چالش استخراج ویژگی‌های صریح و ضمنی
• 33. مفهوم ویژگی (Attribute) در نظرات مشتریان
• 34. مفهوم خصوصیت (Feature) در نظرات مشتریان
• 35. تفکیک بین ویژگی و خصوصیت
• 36. روش‌های دستی برای استخراج ویژگی
• 37. روش‌های مبتنی بر قوانین (Rule-based methods)
• 38. روش‌های آماری (Statistical methods)
• 39. محدودیت‌های روش‌های دستی و آماری
• 40. معرفی رویکرد LLM-based برای استخراج ویژگی
• 41. فاز اول: شناسایی عبارات مرتبط با ویژگی/خصوصیت
• 42. فاز دوم: دسته‌بندی و گروه‌بندی عبارات شناسایی شده
• 43. فاز سوم: تحلیل احساسات برای هر ویژگی/خصوصیت
• 44. پیاده‌سازی استخراج ویژگی با LLM: رویکرد Zero-shot
• 45. پیاده‌سازی استخراج ویژگی با LLM: رویکرد Few-shot
• 46. استفاده از LLM برای تولید نمونه‌های آموزشی (Data Augmentation)
• 47. انتخاب LLM مناسب برای استخراج ویژگی
• 48. تنظیم دقیق LLM (Fine-tuning) برای وظیفه استخراج ویژگی
• 49. استراتژی‌های Fine-tuning
• 50. ارزیابی مدل‌های استخراج ویژگی
• 51. معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-score
• 52. روش‌های استخراج خصوصیات منفی (Negative Feature Extraction)
• 53. روش‌های استخراج خصوصیات مثبت (Positive Feature Extraction)
• 54. استخراج جنبه‌ها (Aspect Extraction)
• 55. استخراج نظرات مرتبط با جنبه‌ها (Aspect-Based Sentiment Analysis - ABSA)
• 56. ارتباط ABSA با استخراج ویژگی و خصوصیت
• 57. تکنیک‌های پیشرفته ABSA با LLM
• 58. مدل‌سازی روابط بین ویژگی‌ها
• 59. تکنیک‌های استخراج موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 60. کاربرد NER در شناسایی نام محصولات و برندها
• 61. کاربرد NER در شناسایی ویژگی‌های محصول
• 62. ارتباط NER با استخراج ویژگی در LLM
• 63. استفاده از LLM برای درک روابط معنایی (Semantic Relationships)
• 64. استخراج سلسله‌مراتبی ویژگی‌ها (Hierarchical Feature Extraction)
• 65. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای گروه‌بندی ویژگی‌ها
• 66. مدل‌های خوشه‌بندی مدرن
• 67. استفاده از LLM برای درک شدت احساسات (Sentiment Intensity)
• 68. تحلیل احساسات چندوجهی (Multilingual Sentiment Analysis)
• 69. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 70. چالش‌های تحلیل احساسات فارسی
• 71. مدل‌های LLM پیشرفته برای زبان فارسی
• 72. کاربرد LLM در تولید خلاصه نظرات مشتریان
• 73. استخراج بینش‌های عملی (Actionable Insights) از تحلیل
• 74. تبدیل تحلیل به توصیه‌های کاربردی برای کسب‌وکار
• 75. اولویت‌بندی مشکلات و فرصت‌ها بر اساس نظرات
• 76. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های تحلیل نظرات
• 77. نمودارهای رایج برای نمایش احساسات و ویژگی‌ها
• 78. داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل نظرات
• 79. مطالعه موردی: استخراج ویژگی از نظرات کاربران یک اپلیکیشن
• 80. مطالعه موردی: تحلیل احساسات از نظرات مشتریان یک فروشگاه آنلاین
• 81. مطالعه موردی: بهبود محصول با استفاده از بینش‌های حاصل از نظرات
• 82. ادغام نتایج استخراج ویژگی با سیستم‌های CRM
• 83. ادغام نتایج تحلیل احساسات با پلتفرم‌های بازاریابی
• 84. پیاده‌سازی واقعی: انتخاب ابزارها و کتابخانه‌ها
• 85. مرور کتابخانه‌های NLP: NLTK, spaCy
• 86. مرور کتابخانه‌های یادگیری عمیق: TensorFlow, PyTorch
• 87. مرور فریم‌ورک‌های LLM: Hugging Face Transformers
• 88. مثال عملی: پیاده‌سازی استخراج ویژگی با Hugging Face
• 89. مثال عملی: تحلیل احساسات Aspect-Based با Hugging Face
• 90. چالش‌های اخلاقی در تحلیل نظرات مشتریان
• 91. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 92. سوگیری در مدل‌های LLM و تاثیر آن
• 93. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های LLM
• 94. آینده تحلیل نظرات مشتریان با LLMs
• 95. روندهای نوظهور در NLP و LLM
• 96. استفاده از LLMs برای پیش‌بینی رفتار مشتری
• 97. نقش LLMs در شخصی‌سازی تجربه مشتری
• 98. مقایسه رویکرد LLM-based با روش‌های سنتی
• 99. مزایای رویکرد LLM-based
• 100. محدودیت‌های رویکرد LLM-based