اکسپرس 24
کتاب تحلیل سطحی متن برای دسته‌بندی اسناد

کتاب تحلیل سطحی متن برای دسته‌بندی اسناد

تگ‌ها: NLP Shallow Parsing استخراج اطلاعات پردازش زبان طبیعی تجزیه سطحی تحلیل زبان فارسی تحلیل متنی دسته‌بندی اسناد هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 تحلیل سطحی متن برای دسته‌بندی اسناد

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: تحلیل متنی و استخراج اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی
  • 2. مفاهیم اساسی تحلیل متنی
  • 3. تحلیل واژگانی و نقش کلمات
  • 4. برچسب‌زنی اجزای گفتار (Part-of-Speech Tagging)
  • 5. الگوریتم‌های برچسب‌زنی اجزای گفتار
  • 6. مدل‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models) در برچسب‌زنی
  • 7. ارزیابی عملکرد برچسب‌زن‌ها
  • 8. چالش‌های برچسب‌زنی در زبان فارسی
  • 9. تحلیل ساخت‌واژگانی (Morphological Analysis)
  • 10. ریشه‌یابی کلمات در زبان فارسی
  • 11. پیش‌پردازش متن برای تحلیل
  • 12. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 13. حذف کلمات بی‌اهمیت (Stop Word Removal)
  • 14. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 15. انواع موجودیت‌های نام‌دار
  • 16. روش‌های مبتنی بر قانون برای شناسایی موجودیت‌ها
  • 17. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای شناسایی موجودیت‌ها
  • 18. ارزیابی عملکرد شناسایی موجودیت‌ها
  • 19. تحلیل وابستگی (Dependency Parsing)
  • 20. نمایش گرافیکی وابستگی‌ها
  • 21. الگوریتم‌های تحلیل وابستگی
  • 22. ارزیابی عملکرد تحلیل وابستگی
  • 23. تحلیل هم‌وقوعی (Collocation Analysis)
  • 24. شناسایی عبارات چندکلمه‌ای
  • 25. استفاده از آمار برای تحلیل هم‌وقوعی
  • 26. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 27. روش‌های مبتنی بر لغت‌نامه برای تحلیل احساسات
  • 28. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
  • 29. کاربرد تحلیل احساسات در دسته‌بندی اسناد
  • 30. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 31. روش‌های استخراجی خلاصه‌سازی
  • 32. روش‌های انتزاعی خلاصه‌سازی
  • 33. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی
  • 34. دسته‌بندی اسناد (Document Classification)
  • 35. ویژگی‌های متنی برای دسته‌بندی
  • 36. الگوریتم‌های دسته‌بندی متن (Naive Bayes, SVM, Decision Trees)
  • 37. ارزیابی عملکرد دسته‌بندی‌کننده‌ها
  • 38. دسته‌بندی اسناد خبری
  • 39. دسته‌بندی اسناد علمی
  • 40. دسته‌بندی ایمیل‌ها (Spam Filtering)
  • 41. شبکه‌های معنایی (Semantic Networks)
  • 42. هستی‌شناسی (Ontology) و کاربرد آن در تحلیل متن
  • 43. استفاده از WordNet در پردازش زبان طبیعی
  • 44. پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات
  • 45. مدل‌های زبانی (Language Models)
  • 46. مدل‌های n-gram
  • 47. مدل‌های زبانی عصبی (Neural Language Models)
  • 48. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون (NLTK, spaCy)
  • 49. کاربرد تحلیل سطحی متن در تشخیص اخبار جعلی
  • 50. تحلیل سطحی متن و تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
  • 51. تحلیل روند (Trend Analysis) با استفاده از تحلیل متن
  • 52. تحلیل پاسخ‌های مشتریان (Customer Feedback Analysis)
  • 53. تحلیل متون حقوقی
  • 54. تحلیل متون پزشکی
  • 55. تحلیل متون ادبی
  • 56. پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق
  • 57. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks)
  • 58. شبکه‌های حافظه بلندمدت (Long Short-Term Memory Networks)
  • 59. تبدیل‌کننده‌ها (Transformers) و کاربرد آن‌ها در تحلیل متن
  • 60. پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
  • 61. چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
  • 62. منابع داده برای پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
  • 63. آینده پردازش زبان طبیعی
  • 64. تحلیل متون تاریخی
  • 65. تحلیل متون مذهبی (با رعایت الزامات)
  • 66. تحلیل متون سیاسی
  • 67. تحلیل متون اقتصادی
  • 68. تحلیل متون علمی-تخصصی
  • 69. بهینه‌سازی مدل‌های تحلیل سطحی متن
  • 70. استفاده از پردازش موازی برای تحلیل متن‌های بزرگ
  • 71. روش‌های کاهش ابعاد در پردازش متن
  • 72. تحلیل متون چندزبانه
  • 73. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای دسته‌بندی اسناد
  • 74. ارائه یک پروژه عملی در تحلیل سطحی متن

📚 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.