فلش‌کارت‌های آموزشی قطعه‌بندی متن مبتنی بر موجودیت‌ها: تکنیک‌ها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره قطعه‌بندی متن مبتنی بر موجودیت‌ها: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر قطعه‌بندی متن و اهمیت آن
• 2. قطعه‌بندی متن سنتی: چالش‌ها و محدودیت‌ها
• 3. مفهوم موجودیت‌های نام‌دار (Named Entities)
• 4. انواع موجودیت‌های نام‌دار و طبقه‌بندی آن‌ها
• 5. روش‌های شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 6. معرفی ابزارهای NER متن‌باز و تجاری
• 7. ارزیابی عملکرد مدل‌های NER
• 8. قطعه‌بندی متن مبتنی بر موجودیت‌ها: رویکردی نوین
• 9. مزایای قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها نسبت به روش‌های سنتی
• 10. چالش‌های قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها
• 11. الگوریتم‌های قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها: بررسی جامع
• 12. الگوریتم‌های مبتنی بر قوانین
• 13. الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 14. الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 15. استفاده از Embeddingهای کلمه (Word Embeddings) در قطعه‌بندی
• 16. نقش Embeddingهای Contextual (مانند BERT) در بهبود دقت قطعه‌بندی
• 17. قطعه‌بندی متن‌های طولانی با استفاده از موجودیت‌ها
• 18. قطعه‌بندی اسناد چندزبانه با رویکرد مبتنی بر موجودیت‌ها
• 19. پردازش زبان‌های با منابع محدود (Low-Resource Languages)
• 20. استفاده از دانش‌نامه‌ها (Knowledge Graphs) در قطعه‌بندی
• 21. کاربرد قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها در خلاصه‌سازی متن
• 22. کاربرد در سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 23. کاربرد در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 24. کاربرد در تشخیص موضوع (Topic Detection)
• 25. کاربرد در طبقه‌بندی متن (Text Classification)
• 26. قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 27. قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها در متون حقوقی
• 28. قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها در متون پزشکی
• 29. قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها در اخبار
• 30. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها
• 31. معیارهای ارزیابی قطعه‌بندی متن
• 32. پیاده‌سازی عملی قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها با پایتون
• 33. استفاده از کتابخانه‌های NLTK و SpaCy
• 34. استفاده از کتابخانه Transformers
• 35. بهینه‌سازی عملکرد قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها
• 36. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 37. تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 38. مدیریت ابهام در شناسایی موجودیت‌ها
• 39. رفع ابهام معنایی (Word Sense Disambiguation)
• 40. قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها و حفظ انسجام معنایی
• 41. تکنیک‌های بهبود انسجام قطعه‌ها
• 42. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در قطعه‌بندی
• 43. چالش‌های مقیاس‌پذیری در قطعه‌بندی متن‌های بزرگ
• 44. آینده قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها و تحقیقات در حال انجام
• 45. مباحث پیشرفته در قطعه‌بندی مبتنی بر موجودیت‌ها
• 46. استفاده از یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 47. استفاده از یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 48. قطعه‌بندی متن‌های چندرسانه‌ای (Multimodal Text Segmentation)