فلش‌کارت‌های آموزشی کاوش پیکره‌های متنی با تکنیک‌های دانش‌محور

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوش پیکره‌های متنی با تکنیک‌های دانش‌محور

موضوع کلی: علوم داده

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاوش پیکره‌های متنی
• 2. اهمیت دانش‌محوری در تحلیل متون
• 3. آشنایی با انواع پیکره‌های متنی و منابع داده
• 4. پیش‌پردازش متون: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 5. توکن‌سازی و ریشه‌یابی کلمات
• 6. برچسب‌گذاری اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging)
• 7. تحلیل وابستگی نحوی (Dependency Parsing)
• 8. معرفی هستی‌شناسی‌ها و نقش آن‌ها در تحلیل متون
• 9. ساخت و استفاده از هستی‌شناسی‌های دامنه خاص
• 10. استفاده از WordNet برای تحلیل معنایی
• 11. معرفی پایگاه‌های دانش (Knowledge Bases) مانند Wikidata و DBpedia
• 12. استخراج موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
• 13. ارتباط موجودیت‌ها با پایگاه‌های دانش
• 14. تکنیک‌های disambiguation موجودیت‌ها
• 15. تحلیل روابط بین موجودیت‌ها در متون
• 16. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) برای نمایش روابط
• 17. الگوریتم‌های PageRank و Centrality برای تحلیل گراف‌های دانش
• 18. تحلیل احساسات مبتنی بر دانش‌محوری
• 19. خلاصه‌سازی متون با استفاده از اطلاعات دانش‌محور
• 20. تولید خودکار پرسش و پاسخ بر اساس پیکره‌های متنی
• 21. استفاده از ontologies برای بهبود دقت پرسش و پاسخ
• 22. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با استفاده از دانش‌محوری
• 23. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و fine-tuning آن‌ها با دانش‌محور
• 24. بررسی کاربردهای کاوش پیکره‌های متنی در حوزه‌های مختلف
• 25. تحلیل متون حقوقی و استخراج اطلاعات کلیدی
• 26. کاوش متون پزشکی و استخراج ارتباطات دارویی
• 27. تحلیل متون خبری و شناسایی رویدادهای مهم
• 28. کاوش شبکه‌های اجتماعی و تحلیل نظرات کاربران
• 29. ارزیابی و مقایسه روش‌های کاوش پیکره‌های متنی
• 30. ابزارهای متن‌باز کاوش پیکره‌های متنی (NLTK, spaCy, Gensim)
• 31. پیاده‌سازی یک سیستم کاوش پیکره‌های متنی ساده با پایتون
• 32. مقایسه روش‌های مختلف استخراج دانش از متون
• 33. چالش‌ها و محدودیت‌های کاوش پیکره‌های متنی
• 34. آینده کاوش پیکره‌های متنی و نقش هوش مصنوعی