فلش‌کارت‌های آموزشی استخراج روابط معنایی با استفاده از یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج روابط معنایی با استفاده از یادگیری عمیق

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: استخراج اطلاعات از متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و استخراج اطلاعات
• 2. مفاهیم اساسی زبان‌شناسی برای استخراج روابط
• 3. پیش‌پردازش متن: پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 4. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات در زبان فارسی
• 5. برچسب‌زنی اجزای گفتار (POS Tagging)
• 6. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 7. انواع روابط معنایی و دسته‌بندی آن‌ها
• 8. روش‌های مبتنی بر الگو (Pattern-based Methods)
• 9. استفاده از ویژگی‌های دست‌ساز (Hand-crafted Features) در استخراج روابط
• 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در استخراج روابط
• 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و معماری‌های پایه
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربرد آن‌ها در پردازش زبان
• 13. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و مقابله با مشکل محوشدگی گرادیان
• 14. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU) و مزایای آن‌ها نسبت به LSTM
• 15. مدل‌های توزیع‌شده کلمات (Word Embeddings): Word2Vec و GloVe
• 16. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترانسفورمر (Transformer-based Language Models)
• 17. معماری ترانسفورمر و مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 18. مدل BERT و کاربرد آن در استخراج روابط معنایی
• 19. Fine-tuning مدل BERT برای وظیفه استخراج روابط
• 20. مدل‌های زبان فارسی BERT (ParsBERT, mBERT)
• 21. استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در استخراج روابط
• 22. روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Methods) در استخراج روابط
• 23. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای استخراج روابط
• 24. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در استخراج روابط
• 25. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش و ساختار آن‌ها
• 26. روش‌های ساخت گراف دانش از متن
• 27. استفاده از گراف‌های دانش برای بهبود استخراج روابط
• 28. ارزیابی مدل‌های استخراج روابط معنایی
• 29. معیارهای ارزیابی: Precision، Recall، F1-score
• 30. مجموعه‌داده‌های استاندارد برای استخراج روابط
• 31. چالش‌های موجود در استخراج روابط معنایی در زبان فارسی
• 32. ابهام معنایی و راه‌های مقابله با آن
• 33. پردازش متون غیررسمی (مانند شبکه‌های اجتماعی)
• 34. استخراج روابط از متون چندزبانه
• 35. استخراج روابط زمانی (Temporal Relation Extraction)
• 36. استخراج روابط مکانی (Spatial Relation Extraction)
• 37. استخراج روابط علت و معلولی (Causal Relation Extraction)
• 38. استخراج روابط مبتنی بر رویداد (Event-based Relation Extraction)
• 39. استفاده از استخراج روابط در خلاصه‌سازی متن
• 40. استفاده از استخراج روابط در پاسخگویی به سؤال
• 41. استفاده از استخراج روابط در تشخیص اخبار جعلی
• 42. استفاده از استخراج روابط در تحلیل احساسات
• 43. استفاده از استخراج روابط در سیستم‌های توصیه‌گر
• 44. استخراج روابط در حوزه پزشکی و بیوانفورماتیک
• 45. استخراج روابط در حوزه حقوقی و استدلال حقوقی
• 46. استخراج روابط در حوزه مالی و تحلیل بازار
• 47. استخراج روابط در حوزه علوم اجتماعی و تحلیل نظرات
• 48. بهینه‌سازی مدل‌های استخراج روابط برای منابع محدود
• 49. استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 50. استفاده از کیت‌های ابزار متن‌باز (Open-Source Toolkits)
• 51. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 52. تحلیل خطا و بهبود مدل‌های استخراج روابط
• 53. آینده استخراج روابط معنایی و روندهای جدید
• 54. استفاده از یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
• 55. استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 56. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)