فلش‌کارت‌های آموزشی جامع تحلیل احساسات شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی و NLP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل احساسات شبکه‌های اجتماعی با هوش مصنوعی و NLP

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تحلیل احساسات و پردازش متن در شبکه‌های اجتماعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل احساسات و کاربردهای آن در شبکه‌های اجتماعی
• 2. شناخت داده‌های متنی شبکه‌های اجتماعی و ویژگی‌های آن‌ها
• 3. تعریف مسئله و طراحی پروژه تحلیل احساسات
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 5. ساخت مجموعه‌داده برچسب‌گذاری‌شده برای تحلیل احساسات
• 6. روش‌های برچسب‌گذاری احساسات و تعیین کلاس‌ها
• 7. پیش‌پردازش متن‌های کوتاه و غیررسمی
• 8. پاک‌سازی نویز، لینک، منشن و هشتگ
• 9. مدیریت ایموجی‌ها و شکلک‌ها در تحلیل احساسات
• 10. مدیریت اختصارات، غلط‌های املایی و زبان محاوره‌ای
• 11. توکن‌سازی متن‌های شبکه‌های اجتماعی
• 12. حذف یا نگهداری کلمات توقف بر اساس مسئله
• 13. ریشه‌یابی و Lemmatization در متون اجتماعی
• 14. مدیریت نفی و تغییر قطبیت احساسات
• 15. استخراج ویژگی‌های متنی برای طبقه‌بندی احساسات
• 16. تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان و Lexicon
• 17. ساخت و استفاده از واژه‌نامه‌های احساسی
• 18. محاسبه امتیاز قطبیت و شدت احساسات
• 19. تشخیص احساسات مثبت، منفی و خنثی
• 20. طبقه‌بندی چندکلاسه احساسات
• 21. تشخیص احساسات پایه مانند شادی، خشم، ترس و غم
• 22. تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 23. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 24. آموزش مدل‌های Naive Bayes برای تحلیل احساسات
• 25. آموزش مدل‌های Logistic Regression برای متن
• 26. آموزش مدل‌های SVM برای طبقه‌بندی متن
• 27. مقایسه روش‌های کلاسیک طبقه‌بندی احساسات
• 28. استفاده از TF-IDF در تحلیل احساسات
• 29. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد داده‌های متنی
• 30. ارزیابی مدل با Accuracy، Precision، Recall و F1
• 31. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی مدل‌های احساسات
• 32. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها در داده‌های اجتماعی
• 33. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های طبقه‌بندی
• 34. تحلیل خطا و شناسایی نمونه‌های دشوار
• 35. تشخیص طعنه و کنایه در شبکه‌های اجتماعی
• 36. مدیریت ابهام معنایی در متن‌های کوتاه
• 37. تحلیل احساسات وابسته به موضوع
• 38. تشخیص احساسات در حضور چند موضوع در یک متن
• 39. تحلیل احساسات مبتنی بر ویژگی و Aspect-Based Sentiment Analysis
• 40. استخراج خودکار موضوعات و جنبه‌های موردنظر کاربران
• 41. ترکیب تحلیل موضوعات و تحلیل احساسات
• 42. تحلیل روند احساسات در طول زمان
• 43. مقایسه احساسات میان کاربران و گروه‌های مختلف
• 44. تحلیل احساسات بر اساس هشتگ‌ها و موضوعات داغ
• 45. تشخیص تغییرات ناگهانی در نگرش کاربران
• 46. ساخت داشبورد برای نمایش نتایج تحلیل احساسات
• 47. پردازش جریان‌های بلادرنگ داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 48. طراحی خط لوله داده برای تحلیل احساسات
• 49. مقیاس‌پذیری پردازش داده‌های متنی حجیم
• 50. ذخیره‌سازی و مدیریت نتایج تحلیل احساسات
• 51. استفاده از مدل‌های Word Embedding برای نمایش متن
• 52. استفاده از مدل‌های Transformer در تحلیل احساسات
• 53. کاربرد BERT در طبقه‌بندی احساسات
• 54. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای داده‌های اجتماعی
• 55. مقایسه مدل‌های سنتی NLP و مدل‌های Transformer
• 56. تحلیل احساسات چندزبانه و زبان‌های کم‌منبع
• 57. چالش‌های تحلیل احساسات متون فارسی
• 58. مدیریت نویسه‌های فارسی و عربی در داده‌های اجتماعی
• 59. نرمال‌سازی متن فارسی برای تحلیل احساسات
• 60. مدیریت فینگلیش و ترکیب زبان‌ها
• 61. ارزیابی کیفیت مدل روی داده‌های واقعی شبکه‌های اجتماعی
• 62. تشخیص سوگیری در داده‌ها و مدل‌های تحلیل احساسات
• 63. حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های اجتماعی
• 64. استقرار مدل تحلیل احساسات در یک سامانه عملیاتی
• 65. پایش عملکرد مدل پس از استقرار
• 66. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید و تغییر رفتار کاربران
• 67. ساخت پروژه عملی تحلیل احساسات از داده خام تا گزارش نهایی