فلش‌کارت‌های آموزشی مدل‌های زبانی آماری: مبانی، ساختار و کاربردهای عملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌های زبانی آماری: مبانی، ساختار و کاربردهای عملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان، متن و پردازش زبان طبیعی
• 2. نقش مدل‌های زبانی در هوش مصنوعی و پردازش متن
• 3. مفهوم مدل‌سازی آماری زبان
• 4. تفاوت مدل‌های زبانی آماری و مدل‌های زبانی عصبی
• 5. مفاهیم احتمال و آمار موردنیاز برای مدل‌های زبانی
• 6. نمایش متن و آماده‌سازی داده‌های زبانی
• 7. مفهوم توکن، واژه و واحدهای زبانی در مدل‌سازی
• 8. پیکره‌های متنی و روش‌های جمع‌آوری داده‌های زبانی
• 9. پیش‌پردازش متن برای ساخت مدل‌های زبانی آماری
• 10. تحلیل فراوانی واژگان در داده‌های متنی
• 11. مفهوم احتمال شرطی در زبان طبیعی
• 12. مدل‌های زبانی مبتنی بر n-gram
• 13. ساختار و عملکرد مدل‌های یونی‌گرام، بای‌گرام و تری‌گرام
• 14. محاسبه احتمال جمله‌ها با مدل‌های n-gram
• 15. تخمین پارامترهای مدل‌های زبانی آماری
• 16. روش Maximum Likelihood Estimation در مدل‌های زبانی
• 17. مشکل داده‌های صفر در مدل‌های n-gram
• 18. روش‌های هموارسازی در مدل‌های زبانی آماری
• 19. Laplace Smoothing و کاربرد آن در مدل‌سازی زبان
• 20. روش‌های پیشرفته هموارسازی مانند Good-Turing و Kneser-Ney
• 21. ارزیابی مدل‌های زبانی با معیار Perplexity
• 22. مقایسه مدل‌های زبانی بر اساس معیارهای آماری
• 23. مدیریت اندازه واژگان و داده‌های ناشناخته در مدل زبان
• 24. مدل‌های زبانی مبتنی بر احتمال توالی واژه‌ها
• 25. مدل‌سازی وابستگی‌های کوتاه‌مدت در متن
• 26. محدودیت‌های مدل‌های n-gram در درک زبان
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی آماری در تصحیح متون
• 28. کاربرد مدل‌های زبانی آماری در پیش‌بینی کلمه بعدی
• 29. کاربرد مدل‌های زبانی آماری در تشخیص گفتار
• 30. کاربرد مدل‌های زبانی آماری در ترجمه ماشینی
• 31. کاربرد مدل‌های زبانی آماری در بازیابی اطلاعات
• 32. کاربرد مدل‌های زبانی آماری در موتورهای جستجو
• 33. کاربرد مدل‌های زبانی آماری در خلاصه‌سازی متن
• 34. مدل‌های زبانی آماری در تحلیل احساسات متنی
• 35. مدل‌های زبانی آماری در دسته‌بندی اسناد
• 36. مدل‌سازی زبان برای سیستم‌های پیشنهاددهنده متنی
• 37. ترکیب مدل‌های زبانی آماری با روش‌های یادگیری ماشین
• 38. ویژگی‌های آماری متن برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 39. استخراج ویژگی‌های زبانی مانند TF-IDF و کاربرد آن
• 40. مقایسه مدل‌های Bag-of-Words و مدل‌های زبانی احتمالی
• 41. ساخت یک مدل زبان آماری ساده با داده‌های واقعی
• 42. پیاده‌سازی مدل‌های n-gram با ابزارهای برنامه‌نویسی
• 43. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل زبان ساخته‌شده
• 44. مدیریت خطاها و بهبود عملکرد مدل‌های زبانی آماری
• 45. مقایسه مدل‌های زبانی آماری مختلف در پروژه‌های عملی
• 46. طراحی خط لوله پردازش متن با مدل‌های زبانی آماری
• 47. استفاده از مدل‌های زبانی آماری در سیستم‌های NLP سنتی
• 48. انتقال از مدل‌های زبانی آماری به مدل‌های یادگیری عمیق زبان
• 49. جایگاه مدل‌های زبانی آماری در مسیر تکامل مدل‌های زبانی بزرگ
• 50. تحلیل کاربردهای امروزی مدل‌های زبانی آماری در سامانه‌های هوشمند