کتاب صوتی ارزیابی خلاصه های انتزاعی با استفاده از بازخورد انسانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی خلاصه های انتزاعی با استفاده از بازخورد انسانی

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: خلاصه سازی متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه سازی متن
• 2. تعریف خلاصه سازی انتزاعی
• 3. تفاوت خلاصه سازی انتزاعی و استخراجی
• 4. مراحل پردازش زبان طبیعی در خلاصه سازی
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• 6. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 7. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 8. ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 9. مدل‌های زبانی و نقش آن‌ها در خلاصه سازی
• 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های ترانسفورمر
• 11. معماری مدل ترانسفورمر
• 12. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 13. خلاصه سازی مبتنی بر مدل‌های توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
• 14. استفاده از RNN و LSTM در خلاصه سازی
• 15. مشکلات مدل‌های RNN و LSTM
• 16. معرفی مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر برای خلاصه سازی
• 17. مدل BART در خلاصه سازی انتزاعی
• 18. مدل T5 و کاربرد آن در خلاصه سازی
• 19. مدل Pegasus و ویژگی‌های منحصربه‌فرد آن
• 20. معیارهای ارزیابی خلاصه های انتزاعی
• 21. ROUGE: معیارهای Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation
• 22. BLEU: Bilingual Evaluation Understudy
• 23. METEOR: Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering
• 24. ارزیابی خلاصه ها بر اساس خوانایی و انسجام
• 25. ارزیابی خلاصه ها بر اساس ارتباط و صحت
• 26. نقش بازخورد انسانی در ارزیابی خلاصه ها
• 27. روش‌های جمع‌آوری بازخورد انسانی
• 28. پرسشنامه ارزیابی خلاصه
• 29. مصاحبه با کاربران برای ارزیابی خلاصه
• 30. استفاده از رتبه‌بندی (Ranking) برای ارزیابی خلاصه
• 31. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی
• 32. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری شده توسط انسان برای آموزش مدل
• 33. بهبود مدل‌های خلاصه سازی با استفاده از بازخورد انسانی
• 34. چالش‌های ارزیابی خلاصه های انتزاعی
• 35. ابهام در ارزیابی خلاصه ها
• 36. تنوع در نظرات ارزیابان انسانی
• 37. نحوه برخورد با خلاصه های طولانی
• 38. ارزیابی خلاصه های چندزبانه
• 39. استفاده از یادگیری فعال (Active Learning) در ارزیابی خلاصه
• 40. روش‌های کاهش هزینه جمع‌آوری بازخورد انسانی
• 41. استفاده از روش‌های نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 42. کاربردهای خلاصه سازی انتزاعی در دنیای واقعی
• 43. خلاصه سازی اخبار
• 44. خلاصه سازی مقالات علمی
• 45. خلاصه سازی متون حقوقی
• 46. خلاصه سازی محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 47. خلاصه سازی خودکار گزارش‌ها
• 48. آینده خلاصه سازی انتزاعی و نقش بازخورد انسانی
• 49. تحقیقات جاری در زمینه خلاصه سازی
• 50. چالش‌های پیش روی توسعه خلاصه سازهای انتزاعی
• 51. استفاده از هوش مصنوعی در ارزیابی خلاصه
• 52. تکنیک‌های تشخیص اخبار جعلی با استفاده از خلاصه سازی
• 53. خلاصه سازی متن‌های طولانی و پیچیده
• 54. تأثیر کیفیت داده‌های آموزشی بر عملکرد مدل
• 55. بهینه‌سازی مدل‌های خلاصه سازی برای زبان فارسی
• 56. منابع و ابزارهای مفید در زمینه خلاصه سازی متن
• 57. معرفی مجموعه‌های داده (Datasets) مناسب برای خلاصه سازی
• 58. نرم‌افزارهای کاربردی در حوزه خلاصه سازی متن