فلش‌کارت‌های آموزشی خلاصه‌سازی متون با مدل‌های Seq2Seq: از تئوری تا پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خلاصه‌سازی متون با مدل‌های Seq2Seq: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: مدل‌های ترتیبی (Sequence Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و خلاصه‌سازی متن
• 2. مفاهیم اساسی مدل‌های ترتیبی
• 3. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
• 4. مشکلات RNN و معرفی LSTM
• 5. معماری LSTM: اجزا و عملکرد
• 6. درک گیت‌ها در LSTM: گیت ورودی، فراموشی و خروجی
• 7. پیاده‌سازی LSTM با پایتون و TensorFlow/PyTorch
• 8. توالی‌های متغیر طول و Padding
• 9. Embeddings کلمه و Word2Vec
• 10. ساخت و استفاده از Word Embeddings سفارشی
• 11. معرفی مدل‌های Encoder-Decoder
• 12. مفهوم Attention Mechanism
• 13. پیاده‌سازی Attention Mechanism در مدل‌های Seq2Seq
• 14. خلاصه‌سازی متون: روش‌های مبتنی بر استخراج
• 15. خلاصه‌سازی متون: روش‌های مبتنی بر تولید
• 16. معرفی مجموعه داده‌های رایج در خلاصه‌سازی متن
• 17. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های Seq2Seq
• 18. ساخت واژگان (Vocabulary) و نگاشت کلمات به اعداد
• 19. آموزش مدل Seq2Seq برای خلاصه‌سازی متن
• 20. تابع زیان (Loss Function) و بهینه‌سازی
• 21. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن: ROUGE
• 22. تحلیل نتایج و بهبود عملکرد مدل
• 23. تکنیک‌های Regularization برای جلوگیری از Overfitting
• 24. Dropout و Weight Decay
• 25. Beam Search و تولید متون بهتر
• 26. خلاصه‌سازی متون طولانی با مدل‌های Seq2Seq
• 27. استفاده از Transformer در خلاصه‌سازی متن
• 28. مقدمه‌ای بر معماری Transformer
• 29. Self-Attention و Multi-Head Attention
• 30. پیاده‌سازی Transformer با پایتون
• 31. مقایسه Transformer و LSTM در خلاصه‌سازی متن
• 32. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 33. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای خلاصه‌سازی متن
• 34. خلاصه‌سازی چندزبانه با مدل‌های Seq2Seq
• 35. استفاده از Transfer Learning در خلاصه‌سازی متن
• 36. خلاصه‌سازی متون خبری
• 37. خلاصه‌سازی متون علمی
• 38. خلاصه‌سازی متون حقوقی
• 39. خلاصه‌سازی متون ادبی
• 40. خلاصه‌سازی مکالمات
• 41. خلاصه‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 42. خلاصه‌سازی متون با محدودیت طول
• 43. خلاصه‌سازی انتزاعی در مقابل خلاصه‌سازی استخراجی
• 44. استخراج کلیدواژه‌ها و عبارات مهم
• 45. تکنیک‌های بهبود خوانایی خلاصه‌ها
• 46. کنترل طول و تنوع خلاصه‌ها
• 47. استفاده از Reinforcement Learning در خلاصه‌سازی متن
• 48. خلاصه‌سازی متون با استفاده از مدل‌های Hierarchical
• 49. مدل‌های Seq2Seq با حافظه خارجی
• 50. مدل‌های Seq2Seq برای خلاصه‌سازی چندمرحله‌ای
• 51. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های خلاصه‌سازی متن
• 52. اخلاق در خلاصه‌سازی متن و جلوگیری از سوگیری
• 53. کاربردهای عملی خلاصه‌سازی متن در صنایع مختلف
• 54. آینده خلاصه‌سازی متن و تحقیقات در این حوزه