کتاب صوتی پیش‌پردازش و کاهش ابعاد متن برای NLP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌پردازش و کاهش ابعاد متن برای NLP

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده‌های متنی

موضوع میانی: تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. پیش‌پردازش متن: مفاهیم و اهمیت
• 2. پاکسازی متن: حذف کاراکترهای غیرضروری
• 3. تبدیل حروف به حالت کوچک و بزرگ
• 4. توکن‌سازی: روش‌ها و کاربردها
• 5. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 6. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 7. لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 8. نرمال‌سازی متن: استانداردسازی داده‌ها
• 9. حذف علائم نگارشی و اعداد
• 10. تصحیح املایی و گرامری
• 11. مدل‌های زبانی و پیش‌پردازش
• 12. بررسی و تحلیل داده‌های متنی
• 13. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 14. اهمیت کاهش ابعاد در NLP
• 15. روش‌های سنتی کاهش ابعاد
• 16. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 17. تحلیل تفکیک خطی (LDA)
• 18. تبدیل فوریه (Fourier Transform)
• 19. کاهش ابعاد غیرخطی
• 20. تکنیک‌های خودرمزگذار (Autoencoders)
• 21. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 22. روش‌های فیلترینگ
• 23. روش‌های بسته‌بندی (Wrapper Methods)
• 24. روش‌های تعبیه‌شده (Embedded Methods)
• 25. ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد
• 26. معیارهای اندازه‌گیری کیفیت کاهش ابعاد
• 27. تاثیر کاهش ابعاد بر عملکرد مدل‌های NLP
• 28. کاهش ابعاد برای دسته‌بندی متن
• 29. کاهش ابعاد برای خوشه‌بندی متن
• 30. کاهش ابعاد برای تحلیل احساسات
• 31. کاهش ابعاد برای خلاصه‌سازی متن
• 32. کاهش ابعاد در بازیابی اطلاعات
• 33. کاهش ابعاد و تجسم داده‌های متنی
• 34. استفاده از t-SNE برای تجسم داده‌ها
• 35. استفاده از PCA برای تجسم داده‌ها
• 36. کاهش ابعاد در پردازش زبان‌های مختلف
• 37. چالش‌های کاهش ابعاد در زبان فارسی
• 38. استفاده از Word Embeddings
• 39. Word2Vec: اصول و کاربردها
• 40. GloVe: اصول و کاربردها
• 41. FastText: اصول و کاربردها
• 42. ارزیابی و مقایسه Word Embeddings
• 43. بهینه‌سازی پارامترهای کاهش ابعاد
• 44. انتخاب روش مناسب کاهش ابعاد
• 45. ابزارهای پیش‌پردازش و کاهش ابعاد متن