کتاب صوتی استخراج روابط زمانی از متن: تکنیک‌های حاشیه‌نویسی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج روابط زمانی از متن: تکنیک‌های حاشیه‌نویسی پیشرفته

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استخراج روابط زمانی
• 2. اهمیت استخراج روابط زمانی در NLP
• 3. کاربردهای استخراج روابط زمانی
• 4. چالش‌های اصلی در استخراج روابط زمانی
• 5. مروری بر انواع روابط زمانی (Before, After, During, etc.)
• 6. مفاهیم کلیدی در حاشیه‌نویسی روابط زمانی
• 7. آماده‌سازی داده‌ها برای حاشیه‌نویسی
• 8. انتخاب ابزار حاشیه‌نویسی مناسب
• 9. معرفی ابزارهای حاشیه‌نویسی متن (BRAT, Prodigy, Label Studio)
• 10. طراحی دستورالعمل‌های حاشیه‌نویسی واضح و دقیق
• 11. حاشیه‌نویسی روابط زمانی صریح
• 12. حاشیه‌نویسی روابط زمانی ضمنی
• 13. حاشیه‌نویسی رویدادها و زمان‌های مرتبط
• 14. حاشیه‌نویسی عبارات زمانی (Temporal Expressions)
• 15. حاشیه‌نویسی بازه‌های زمانی (Time Intervals)
• 16. مدل‌سازی روابط زمانی با استفاده از چارچوب‌های استاندارد (TimeML)
• 17. ارزیابی کیفیت حاشیه‌نویسی
• 18. معیارهای ارزیابی توافق بین حاشیه‌نویسان (Inter-Annotator Agreement)
• 19. حل اختلافات در حاشیه‌نویسی
• 20. استفاده از یادگیری ماشین برای کمک به حاشیه‌نویسی (Active Learning)
• 21. پیش‌پردازش متن برای استخراج بهتر روابط زمانی
• 22. تکنیک‌های شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER) مرتبط با زمان
• 23. استفاده از ویژگی‌های زبانی برای تشخیص روابط زمانی
• 24. استفاده از embeddingهای کلمه (Word Embeddings) در حاشیه‌نویسی
• 25. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در حاشیه‌نویسی
• 26. حاشیه‌نویسی برای زبان‌های مختلف (چالش‌ها و راهکارها)
• 27. حاشیه‌نویسی داده‌های خبری
• 28. حاشیه‌نویسی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 29. حاشیه‌نویسی داده‌های متنی تاریخی
• 30. استفاده از حاشیه‌نویسی برای ساخت مجموعه‌داده‌های آموزشی
• 31. آماده‌سازی داده‌های حاشیه‌نویسی شده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 32. معرفی مجموعه‌داده‌های موجود برای استخراج روابط زمانی
• 33. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های استخراج روابط زمانی
• 34. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در استخراج روابط زمانی
• 35. بهینه‌سازی فرآیند حاشیه‌نویسی با استفاده از بازخورد مدل
• 36. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن در حاشیه‌نویسی
• 37. استفاده از حاشیه‌نویسی نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Annotation)
• 38. حاشیه‌نویسی فعال (Active Annotation) برای بهبود کارایی
• 39. حاشیه‌نویسی جمعی (Crowdsourcing Annotation)
• 40. چالش‌های اخلاقی در حاشیه‌نویسی داده‌های متنی
• 41. کیفیت داده و تأثیر آن بر عملکرد مدل
• 42. نقش حاشیه‌نویسی در توسعه سیستم‌های هوشمند پردازش زمان
• 43. آینده‌ی حاشیه‌نویسی روابط زمانی