فلش‌کارت‌های آموزشی تشخیص هدف کاربر با تجزیه ترکیبات (Decompounding for Chatbot Intent Recognition)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص هدف کاربر با تجزیه ترکیبات (Decompounding for Chatbot Intent Recognition)

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تشخیص هدف کاربر در چت‌بات‌ها
• 2. اهمیت درک ساختار جملات برای تشخیص هدف
• 3. آشنایی با مفهوم Decompounding
• 4. چرا Decompounding برای چت‌بات‌ها مهم است؟
• 5. بررسی چالش‌های تشخیص هدف در زبان فارسی
• 6. ویژگی‌های زبان فارسی و تاثیر آن بر Decompounding
• 7. معرفی ابزارهای پردازش زبان طبیعی برای زبان فارسی
• 8. پیش‌پردازش داده‌ها برای Decompounding
• 9. توکن‌سازی و نقش‌بندی اجزای کلام (POS Tagging)
• 10. شناسایی ترکیبات اسمی در زبان فارسی
• 11. روش‌های مختلف Decompounding: رویکرد مبتنی بر قانون
• 12. روش‌های مختلف Decompounding: رویکرد مبتنی بر یادگیری ماشین
• 13. روش‌های مختلف Decompounding: رویکرد ترکیبی
• 14. ایجاد مجموعه داده آموزشی برای Decompounding
• 15. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل Decompounding
• 16. آموزش مدل‌های Decompounding با استفاده از الگوریتم‌های مختلف
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های Decompounding
• 18. معیارهای ارزیابی Decompounding (Precision, Recall, F1-score)
• 19. بهبود دقت Decompounding با استفاده از داده‌های بیشتر
• 20. بهبود دقت Decompounding با استفاده از ویژگی‌های زبانی پیشرفته
• 21. Decompounding و ابهام معنایی
• 22. Decompounding و شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 23. Decompounding و تحلیل احساسات
• 24. Decompounding و درک پرسش‌ها
• 25. Decompounding و پاسخ‌دهی به سوالات
• 26. Decompounding در چت‌بات‌های چند زبانه
• 27. Decompounding و شخصی‌سازی چت‌بات
• 28. Decompounding و تشخیص مکالمات پیچیده
• 29. Decompounding و مدیریت خطاها
• 30. Decompounding و بهینه‌سازی تجربه کاربری
• 31. Decompounding در پلتفرم‌های مختلف چت‌بات (Dialogflow, Rasa, Microsoft Bot Framework)
• 32. استفاده از Decompounding برای بهبود عملکرد چت‌بات‌های فروش
• 33. استفاده از Decompounding برای بهبود عملکرد چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری
• 34. استفاده از Decompounding برای بهبود عملکرد چت‌بات‌های اطلاعات‌رسانی
• 35. پیاده‌سازی Decompounding در یک چت‌بات واقعی
• 36. مطالعه موردی: Decompounding در یک چت‌بات فارسی
• 37. چالش‌های پیاده‌سازی Decompounding در مقیاس بزرگ
• 38. آینده Decompounding در تشخیص هدف کاربر
• 39. Decompounding و یادگیری تقویتی
• 40. Decompounding و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 41. Decompounding و ترانسفورمرها (Transformers)
• 42. Decompounding و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 43. مقایسه روش‌های Decompounding مختلف برای زبان فارسی
• 44. بهینه‌سازی Decompounding برای منابع محدود (موبایل، اینترنت کند)
• 45. Decompounding و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 46. Decompounding و امنیت چت‌بات‌ها