اکسپرس 24
کتاب پردازش زبان طبیعی (NLP) با NLTK و SpaCy در پایتون

کتاب پردازش زبان طبیعی (NLP) با NLTK و SpaCy در پایتون

تگ‌ها: NLP پایتون NLP کاربردی NLTK SpaCy پایتون پیشرفته پردازش زبان طبیعی پردازش متن تحلیل احساسات تحلیل متن پایتون هوش مصنوعی پایتون

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش زبان طبیعی (NLP) با NLTK و SpaCy در پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاربردهای آن
  • 2. نصب و راه‌اندازی پایتون برای پروژه‌های NLP
  • 3. آشنایی با کتابخانه NLTK و نصب آن
  • 4. آشنایی با کتابخانه SpaCy و نصب آن
  • 5. تفاوت‌های اصلی NLTK و SpaCy
  • 6. مفاهیم پایه: توکن، لم، استم، و پیکره
  • 7. توکن‌سازی متون با NLTK
  • 8. توکن‌سازی متون با SpaCy
  • 9. حذف کلمات توقف (Stop Words) با NLTK
  • 10. حذف کلمات توقف با SpaCy
  • 11. استمینگ (Stemming) با استفاده از Porter و Lancaster
  • 12. لماتیزاسیون (Lemmatization) با NLTK و WordNet
  • 13. لماتیزاسیون با SpaCy
  • 14. برچسب‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging) با NLTK
  • 15. برچسب‌گذاری اجزای کلام با SpaCy
  • 16. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) با NLTK
  • 17. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار با SpaCy
  • 18. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing) با SpaCy
  • 19. تجزیه درختی (Constituency Parsing) با NLTK
  • 20. کار با پیکره‌های متنی داخلی در NLTK
  • 21. خواندن و پیش‌پردازش فایل‌های متنی
  • 22. عبارات با قاعده (Regex) برای پیش‌پردازش متون
  • 23. نرمال‌سازی متن و پاک‌سازی داده‌ها
  • 24. مدل‌سازی با کیسه کلمات (Bag of Words)
  • 25. بردارسازی با TF-IDF در NLTK و Scikit-learn
  • 26. نمایش برداری کلمات با SpaCy
  • 27. شباهت معنایی بین کلمات و جملات
  • 28. طبقه‌بندی متن با الگوریتم‌های ساده (Naive Bayes)
  • 29. طبقه‌بندی متن با SVM و Logistic Regression
  • 30. تحلیل احساسات با NLTK و SpaCy
  • 31. تشخیص موضوعات با Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • 32. خوشه‌بندی متون با K-Means
  • 33. استخراج کلمات کلیدی از متن
  • 34. خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 35. پاسخ به پرسش بر پایه متن (Question Answering)
  • 36. ترجمه ماشینی مقدماتی با کتابخانه‌های ترجمه
  • 37. تشخیص زبان متن
  • 38. تصحیح املای خودکار و پیشنهاد کلمات
  • 39. کار با داده‌های سریالی (JSON و CSV) در NLP
  • 40. مدیریت حافظه و پردازش حجم بالای متن
  • 41. نوشتن تابع سفارشی برای پیش‌پردازش زنجیره‌ای
  • 42. توسعه یک چت‌بات ساده مبتنی بر قاعده
  • 43. توسعه چت‌بات با SpaCy و تطبیق الگو
  • 44. مدل‌سازی زبان با n-gram
  • 45. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با دقت و بازخوانی
  • 46. اعتبارسنجی متقابل برای مدل‌های NLP
  • 47. بهبود عملکرد با مهندسی ویژگی
  • 48. استفاده از Pipeline در SpaCy
  • 49. آموزش یک مدل NER سفارشی با SpaCy
  • 50. افزودن کامپوننت‌های سفارشی به Pipeline
  • 51. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده
  • 52. کار با WordNet در NLTK
  • 53. تحلیل هم‌وقوعی کلمات (Collocations)
  • 54. بازیابی اطلاعات و جستجوی متنی
  • 55. فیلتر کردن و مرتب‌سازی نتایج جستجو
  • 56. یکپارچه‌سازی NLP با Pandas برای تحلیل داده
  • 57. تحلیل متون غیرساختاریافته در دیتافریم
  • 58. تجسم داده‌های متنی با Word Cloud
  • 59. تجسم با نمودارهای فراوانی و شبکه
  • 60. اشکال‌زدایی و خطایابی در کدهای NLP
  • 61. بهینه‌سازی سرعت پردازش با SpaCy
  • 62. استفاده از چند هسته‌ای (Multiprocessing) در پردازش متن
  • 63. مقابله با داده‌های پرت و نویز در متن
  • 64. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای متن
  • 65. آشنایی با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 66. مقایسه عملکرد NLTK و SpaCy در پروژه‌های عملی
  • 67. ایجاد یک پروژه عملی: تحلیل بازخورد مشتریان
  • 68. ایجاد یک پروژه عملی: سیستم پیشنهاد کلمه هوشمند
  • 69. مستندسازی و گزارش نتایج پروژه NLP
  • 70. منابع و مراجع تکمیلی برای یادگیری بیشتر

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.