فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی API استخراج کلمات کلیدی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی API استخراج کلمات کلیدی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج کلمات کلیدی: تعریف و کاربردها
• 2. اهمیت استخراج کلمات کلیدی در SEO و تحلیل محتوا
• 3. بررسی الگوریتم‌های سنتی استخراج کلمات کلیدی (TF-IDF)
• 4. مبانی آمار و احتمال در استخراج کلمات کلیدی
• 5. پیش‌پردازش متن: پاکسازی داده‌ها و نرمال‌سازی
• 6. توکنایز کردن (Tokenization) و ریشه‌یابی (Stemming/Lemmatization)
• 7. حذف کلمات توقف (Stop Words) و تاثیر آن‌ها
• 8. بررسی روش‌های وزن‌دهی به کلمات در استخراج کلمات کلیدی
• 9. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش و نقش آن‌ها در استخراج کلمات کلیدی
• 10. استفاده از WordNet برای بهبود دقت استخراج کلمات کلیدی
• 11. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر گراف (TextRank)
• 12. پیاده‌سازی TextRank با پایتون
• 13. استفاده از N-Gram برای استخراج عبارات کلیدی
• 14. بررسی روش‌های ارزیابی استخراج کلمات کلیدی (Precision, Recall, F1-score)
• 15. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای استخراج کلمات کلیدی (RAKE, YAKE!)
• 16. مقایسه RAKE و YAKE! و انتخاب مناسب‌ترین کتابخانه
• 17. ساخت یک API ساده با Flask یا FastAPI
• 18. طراحی Endpoint برای دریافت متن و ارسال کلمات کلیدی
• 19. مدیریت خطاها و اعتبارسنجی ورودی در API
• 20. ذخیره‌سازی نتایج استخراج کلمات کلیدی در پایگاه داده (SQLite, PostgreSQL)
• 21. استفاده از Redis برای کش کردن نتایج API
• 22. امنیت API: احراز هویت و مجوز دسترسی
• 23. مقیاس‌پذیری API: استفاده از Docker و Kubernetes
• 24. استفاده از Swagger برای مستندسازی API
• 25. آشنایی با روش‌های استخراج کلمات کلیدی با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 26. استفاده از Hugging Face Transformers برای استخراج کلمات کلیدی
• 27. Fine-tuning مدل‌های زبانی برای استخراج کلمات کلیدی خاص دامنه
• 28. استفاده از روش‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning) برای استخراج کلمات کلیدی
• 29. بررسی روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning) برای استخراج کلمات کلیدی
• 30. استفاده از Autoencoders برای استخراج ویژگی‌های مهم از متن
• 31. معرفی روش‌های استخراج کلمات کلیدی در زبان فارسی
• 32. چالش‌های استخراج کلمات کلیدی در زبان فارسی (ابهام، ترکیب‌بندی)
• 33. استفاده از منابع زبان‌شناختی فارسی (فارسی‌نت)
• 34. بهینه‌سازی API برای پردازش حجم بالای درخواست‌ها
• 35. استفاده از Task Queue (Celery, RQ) برای پردازش ناهمزمان
• 36. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از API
• 37. تست API با استفاده از pytest
• 38. استقرار API در فضای ابری (AWS, Google Cloud, Azure)