فلش‌کارت‌های آموزشی تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی زبانی آماری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی زبانی آماری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معادلات پایه احتمال و توزیع‌های گسسته
• 2. معرفی مدل‌های n-gram و فرضیه مارکوف
• 3. استیمیشن حداکثر Uyگینیتیم (MLE) برای n-gram
• 4. مشکل داده‌های ناپدید وneed for smoothing
• 5. تکنیک‌های smoothing افزودن-one (Laplace)
• 6. تکنیک smoothing Good‑Turing
• 7. تکنیک smoothing Kneser‑Ney (مرحله اول)
• 8. تکنیک smoothing Kneser‑Ney (مرحله دوم، modified)
• 9. تکنیک smoothing Witten‑Bell
• 10. تکنیک smoothing interpolated backoff
• 11. ارزیابی مدل‌های زبانی: پرپلکシティ و آنتروپی
• 12. محاسبه پرپلکシティ از داده‌های تست
• 13. تأثیر vocab size و unknown words روی پرپلکシティ
• 14. مدیریت کلمات ناشناس: تکنیک‌های unknown word modeling
• 15. پیش‌پردازش متن: توکناییزیشن، نرمال‌سازی و حذف علائم
• 16. استفاده از زبان‌های مختلف و’effet زبان بر n-gram
• 17. مدل‌های زبانی مبتنی بر کلاس (class-based LM)
• 18. ساخت خودکار کلاس‌ها از طریق خوشه‌بندی کلمات
• 19. مدل‌های زبانی faktored (factored language models)
• 20. ایجاد و استفاده از faktors morfosyntactic و semantic
• 21. مدل‌های زبانی مبتنی بر کش (cache language models)
• 22. مدل‌های زبانی وابسته به موضوع (topic-dependent LMs)
• 23. استفاده از مدل‌های موضوعی如 LDA در بهبود LM
• 24. مدل‌های حداکثر entrопи (Maximum Entropy LM)
• 25. استخراج ویژگی‌هایbinary و continuous برای MaxEnt LM
• 26. استفاده از توزیعات گوسی برای smoothed MaxEnt LM
• 27. مدل‌های مشروط تصادفی (Conditional Random Fields) برای LM
• 28. مدل‌های ترکیبی (mixture models) از n-gan و کلاس‌ها
• 29. مدل‌های بیزی hierarchical Dirichlet process (HDP) LM
• 30. فرآیند Pitman‑Yor و کاربرد آن در LM‌های statistcal
• 31. مدل‌های 애니ویز (adaptive language models) به‌روزرسانی آنلاین
• 32. یادگیری پارامترها با descenso 경사 متقابل (online SGD)
• 33. کاهش dimensionesی ماتریس شمارش n-gram با تجزیه ماتریس
• 34. استفاده از tensors low-rank برای نمایانداری n-gram بزرگ
• 35. مدل‌های زبانی مبتنی بر توابع هسته (kernel-based LM)
• 36. استفاده از تکنیک‌های trick kernel برای محاسبه ähnlickeiten
• 37. مدل‌های زبانی با ساختار شجري (tree‑based LM)
• 38. مدل‌های زبانی مبتنی بر گراف (graph‑based LM) و random walk
• 39. استفاده از شبکه‌های عصبی کم‌اندازه برای تقریب آمار n-gram (neural n-gram approximation)
• 40. تکنیک‌های distillation برای انتقال دانش از LM بزرگ به LM کوچک
• 41. کوانتیزاسیون و pruning مدل‌های n-gram برای بهینه‌سازی حافظه
• 42. بهینه‌سازی جستجو در دیکoder با استفاده از hash tables و tries
• 43. استفاده از струкuras danych suffix array برای جستجوی سریع n-gram
• 44. تکنیک‌های parallel و GPU‑based محاسبه شمارش n-gram
• 45. برآورد مدل‌های زبانی در محیط‌های توزیع‌شده (map‑reduce)
• 46. مدل‌های زبانی برای زبان‌های کم‌منبع (low‑resource) با transfer learning از زبان‌های غنی
• 47. ارزیابیLM روی وظایف downstream: completetext، سؤال‑جواب، ترجمه
• 48. استفاده ازLM در ردیابی صدا (speech recognition) وOCR
• 49. بهینه‌سازیLM برای زمان واقعی (real‑time) در سیستم‌های diálogo
• 50. ملاحظات اخلاقی و bias در مدل‌های زبانی آماری