کتاب صوتی معیارهای سنجش توانایی مدل‌های زبانی در درک کنایه و استعاره

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معیارهای سنجش توانایی مدل‌های زبانی در درک کنایه و استعاره

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: متریک‌های خاص برای وظایف مختلف NLP

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و چالش‌های درک معنای غیرمستقیم در مدل‌های زبانی
• 2. تعریف زبان‌شناختی کنایه (Irony)، استعاره (Metaphor) و مجاز در متون انسانی
• 3. تفاوت‌های معنایی میان مفاهیم تحت‌اللفظی و غیرفلظی در ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. بررسی چالش‌های پیش‌رو در سنجش توانایی استدلال زبانی پیچیده در LLMها
• 5. معرفی پمچ‌مارک‌ها و مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی کنایه و استعاره
• 6. طراحی متریک‌های مبتنی بر دقت (Precision) و بازخوان (Recall) در تشخیص متن‌های کنایه‌آمیز
• 7. استفاده از معیارهای صحت (Accuracy) و F1-Score در دسته‌بندی استعاره‌های واژگانی
• 8. تحلیل خطای مدل‌های زبانی در تشخیص طنز و کنایه‌های پنهان اجتماعی
• 9. بررسی نقش زمینه (Context) و پیشینه متن در ارزیابی درک استعاره
• 10. معرفی معیارهای ارزیابی مبتنی بر شباهت برداری (Embedding Similarity) در درک استعاره
• 11. ارزیابی قابلیت‌های استدلال چندمرحله‌ای مدل‌ها در باز کردن لایه‌های معنایی کنایه
• 12. سنجش میزان حساسیت مدل‌های زبانی به لحن (Tone) و نشانه‌های واژگانی کنایه
• 13. طراحی پرامپت‌های ارزیابی (Prompt-based Evaluation) برای سنجش درک استعاره
• 14. بررسی معیارهای ارزیابی خودکار با کمک مدل‌های داور (LLM-as-a-Judge) در تشخیص لحن
• 15. تحلیل مقایسه‌ای مدل‌های زبانی بزرگ (مانند GPT و LLaMA) در درک زبان استعاری
• 16. بررسی تاثیر تعصبات زبانی (Biases) بر عملکرد متریک‌های ارزیابی کنایه
• 17. ارزیابی درک استعاره‌های بین‌فرهنگی و وابستہ به زبان‌های مختلف در LLMها
• 18. استفاده از متریک‌های توضیح‌پذیری (Explainability Metrics) برای توجیه تشخیص کنایه توسط مدل
• 19. بررسی خطاهای کاذب مثبت (False Positives) در تشخیص متون ادبی و استعاری
• 20. ارزیابی قابلیت مدل در تولید درک متقابل و بازنویسی متون کنایه‌آمیز به صریح
• 21. پروژه عملی: پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین ارزیابی و محاسبه متریک‌های درک استعاره روی یک مجموعه داده اختصاصی