کتاب صوتی ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای پیش‌پردازش متن برای داده‌های واقعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای پیش‌پردازش متن برای داده‌های واقعی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی و علم داده

موضوع میانی: پیش‌پردازش داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. اهمیت پیش‌پردازش متن در پروژه‌های واقعی
• 2. شناخت انواع نویز در داده‌های متنی واقعی
• 3. جمع‌آوری و بارگذاری داده‌های متنی خام
• 4. پاک‌سازی اولیه متن با حذف کاراکترهای خاص
• 5. نرمال‌سازی یونیکد و اصلاح کاراکترهای خراب
• 6. تبدیل حروف بزرگ و کوچک به شکل استاندارد
• 7. حذف تگ‌های HTML و مارک‌آپ از متن
• 8. پاک‌سازی URLها و لینک‌ها از متن
• 9. حذف ایمیل‌ها و شناسه‌های شخصی
• 10. مدیریت فاصله‌ها و کاراکترهای سفید اضافی
• 11. حذف اعداد و ارقام در صورت نیاز پروژه
• 12. توکنایزیشن پایه با روش‌های ساده
• 13. توکنایزیشن پیشرفته با NLTK
• 14. توکنایزیشن با spaCy برای زبان‌های مختلف
• 15. شناسایی و حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 16. ساخت لیست کلمات توقف سفارشی برای دامنه خاص
• 17. ریشه‌یابی کلمات با Stemming
• 18. لماتیزیشن و تفاوت آن با Stemming
• 19. مدیریت علائم نگارشی در پیش‌پردازش
• 20. شناسایی و حفظ موجودیت‌های نام‌دار
• 21. نرمال‌سازی اشکال مختلف نوشتاری کلمات
• 22. مدیریت متن‌های چندزبانه در پایپ‌لاین
• 23. تشخیص زبان متن به صورت خودکار
• 24. حذف متون تکراری دقیق (Exact Deduplication)
• 25. حذف متون مشابه با Fuzzy Matching
• 26. فیلتر کردن متون بر اساس طول و کیفیت
• 27. حذف محتوای سمی و نامناسب
• 28. حفاظت از اطلاعات شخصی (PII Redaction)
• 29. تبدیل متن به فرم عددی با Bag of Words
• 30. محاسبه TF-IDF در پایپ‌لاین پیش‌پردازش
• 31. ساخت n-gramها برای حفظ زمینه کلمات
• 32. مدیریت املای غلط و تصحیح خودکار
• 33. استفاده از Regular Expression در پاک‌سازی
• 34. ساخت توابع ماژولار برای هر مرحله پیش‌پردازش
• 35. ترکیب مراحل در یک پایپ‌لاین scikit-learn
• 36. استفاده از Pipeline و FeatureUnion
• 37. پیاده‌سازی پایپ‌لاین با spaCy
• 38. ساخت Custom Transformer برای پیش‌پردازش
• 39. مدیریت داده‌های بسیار بزرگ با پردازش دسته‌ای
• 40. بهینه‌سازی سرعت پایپ‌لاین برای داده‌های حجیم
• 41. ذخیره و بارگذاری پایپ‌لاین آموزش‌دیده
• 42. اعتبارسنجی کیفیت متن پس از پیش‌پردازش
• 43. مقایسه تأثیر روش‌های مختلف پیش‌پردازش بر مدل
• 44. پیش‌پردازش برای مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین
• 45. پیش‌پردازش برای مدل‌های مبتنی بر Transformer
• 46. آماده‌سازی متن برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 47. مدیریت متن‌های کوتاه مانند توییت و نظرات
• 48. پیش‌پردازش متن‌های طولانی مانند مقالات
• 49. ساخت پایپ‌لاین قابل تنظیم با پارامترها
• 50. تست واحد برای هر مرحله پیش‌پردازش
• 51. اشکال‌زدایی و رفع خطا در پایپ‌لاین
• 52. مستندسازی پایپ‌لاین برای تیم‌های داده
• 53. استفاده از Dask یا Spark برای مقیاس‌پذیری
• 54. پیش‌پردازش متن در محیط تولید (Production)
• 55. مانیتورینگ کیفیت داده در پایپ‌لاین زنده
• 56. ترکیب پیش‌پردازش متن با داده‌های جدولی
• 57. ساخت پایپ‌لاین انتها به انتها از خام تا مدل
• 58. بهینه‌سازی ترتیب مراحل پیش‌پردازش
• 59. مطالعه موردی: پیش‌پردازش نظرات مشتریان
• 60. مطالعه موردی: پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 61. بهترین شیوه‌ها برای پایپ‌لاین‌های پایدار