فلش‌کارت‌های آموزشی دانش‌بنیان متن: تحلیل و استخراج موجودیت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دانش‌بنیان متن: تحلیل و استخراج موجودیت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان و گفتار

موضوع میانی: استخراج موجودیت‌های نام‌برده و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مفاهیم کلیدی تحلیل متن
• 3. معرفی موجودیت‌های نام‌دار
• 4. دسته‌بندی موجودیت‌های نام‌دار
• 5. روش‌های استخراج موجودیت مبتنی بر الگو
• 6. استفاده از عبارات باقاعده در استخراج موجودیت
• 7. تحلیل مورفولوژیکی کلمات در فارسی
• 8. شناسایی اسم، فعل و صفت در متن
• 9. بررسی نقش دستوری کلمات
• 10. استفاده از درخت‌بندی وابستگی
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی
• 12. مدل‌های زبانی n-gram
• 13. مدل‌های پنهان مارکوف
• 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 15. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM)
• 16. شبکه‌های عصبی دروازه‌دار بازگشتی (GRU)
• 17. استفاده از Word Embeddings در تحلیل متن
• 18. روش‌های Word2Vec و GloVe
• 19. استفاده از FastText برای زبان فارسی
• 20. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 21. شناسایی روابط مبتنی بر الگو
• 22. استفاده از یادگیری ماشین برای استخراج روابط
• 23. معرفی پایگاه‌داده‌های دانش
• 24. ساخت پایگاه‌داده دانش از متن
• 25. استفاده از ontologies در تحلیل متن
• 26. مفاهیم Semantic Web
• 27. استفاده از RDF و OWL
• 28. ابزارهای متن‌باز برای تحلیل متن
• 29. NLTK و spaCy
• 30. تحلیل احساسات در متن فارسی
• 31. تشخیص قطبیت متن (مثبت، منفی، خنثی)
• 32. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 33. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 34. روش‌های استخراجی خلاصه‌سازی
• 35. روش‌های انتزاعی خلاصه‌سازی
• 36. تشخیص موضوع متن
• 37. مدل‌های موضوعی Latent Dirichlet Allocation (LDA)
• 38. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 39. استخراج اطلاعات از توییت‌ها
• 40. تحلیل روندها در شبکه‌های اجتماعی
• 41. کاربردهای تحلیل متن در پزشکی
• 42. استخراج اطلاعات از پرونده‌های پزشکی
• 43. کاربردهای تحلیل متن در حقوق
• 44. تحلیل اسناد حقوقی
• 45. کاربردهای تحلیل متن در تجارت