کتاب صوتی پردازش زبان طبیعی در بازیابی اطلاعات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی در بازیابی اطلاعات

موضوع کلی: مدیریت و بهینه‌سازی سیستم‌های جستجو

موضوع میانی: تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Information Retrieval Techniques)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان‌شناسی برای پردازش زبان طبیعی
• 3. مدل‌سازی زبان و آمار زبانی
• 4. پیش‌پردازش متن: توکنایز کردن و ریشه‌یابی
• 5. پاکسازی داده‌های متنی
• 6. برچسب‌زنی اجزای گفتار (POS Tagging)
• 7. مدل‌های مارکوف مخفی (HMM) برای POS Tagging
• 8. تجزیه‌ی نحوی (Parsing)
• 9. درخت‌های تجزیه و وابستگی
• 10. نحو زبان فارسی و چالش‌های آن
• 11. معرفی چرخه‌ی بازیابی اطلاعات
• 12. مدل کلاسیک بازیابی اطلاعات: مدل بول
• 13. مدل برداری فضایی (Vector Space Model)
• 14. وزن‌دهی به اصطلاحات (Term Weighting)
• 15. محاسبه شباهت در مدل برداری فضایی
• 16. معیارهای ارزیابی بازیابی اطلاعات
• 17. شاخص‌گذاری معکوس (Inverted Index)
• 18. پیاده‌سازی شاخص معکوس در مقیاس بزرگ
• 19. جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (Nearest Neighbor Search)
• 20. تکنیک‌های بهبود دقت بازیابی اطلاعات
• 21. بازیابی مبتنی بر عبارت (Phrase-Based Retrieval)
• 22. تکنیک‌های گسترش کوئری (Query Expansion)
• 23. تکنیک‌های بازنویسی کوئری (Query Rewriting)
• 24. مدل زبانی برای بازیابی اطلاعات
• 25. مدل‌های زبانی آماری (Statistical Language Models)
• 26. مدل‌های زبانی عصبی (Neural Language Models)
• 27. کلمات کلیدی و تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
• 28. استخراج اطلاعات از متون
• 29. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 31. طبقه‌بندی متون (Text Classification)
• 32. خوشه‌بندی متون (Text Clustering)
• 33. پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 34. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای پرسش و پاسخ
• 35. پردازش زبان طبیعی برای موتورهای جستجو
• 36. بهینه‌سازی رتبه‌بندی نتایج جستجو
• 37. بازیابی اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی
• 38. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از پردازش زبان طبیعی
• 39. پردازش زبان طبیعی برای داده‌های فارسی
• 40. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 41. منابع و ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 42. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی
• 43. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 44. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای متن
• 45. مبدل‌ها (Transformers) و مدل‌های زبانی بزرگ