اکسپرس 24
کتاب کاوش ساختارهای پنهان در آرشیوهای متنی بزرگ: مدل‌سازی موضوعی و تحلیل معنایی

کتاب کاوش ساختارهای پنهان در آرشیوهای متنی بزرگ: مدل‌سازی موضوعی و تحلیل معنایی

تگ‌ها: Data Analysis Document Clustering Gensim Latent Dirichlet Allocation LDA LSA Machine Learning NLP NMF Python Semantic Analysis Text Analytics Text Mining Topic Modeling Unsupervised Learning

انتخاب پلن

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 کاوش ساختارهای پنهان در آرشیوهای متنی بزرگ: مدل‌سازی موضوعی و تحلیل معنایی

موضوع کلی: تحلیل داده‌های متنی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های متنی و کاربردهای آن
  • 2. آرشیوهای متنی بزرگ: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 3. مفاهیم پایه‌ای مدل‌سازی موضوعی
  • 4. مقدمه‌ای بر روش‌های آماری در تحلیل متون
  • 5. بررسی روش‌های سنتی تحلیل محتوا
  • 6. مقدمه‌ای بر احتمالات و آمار برای تحلیل متنی
  • 7. ماتریس سند-کلمه و نمایش متنی
  • 8. پیش‌پردازش متون: پاک‌سازی و نرمال‌سازی
  • 9. حذف کلمات توقف (Stop Words) و ریشه‌یابی
  • 10. بردارسازی متون: TF-IDF و Bag-of-Words
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل موضوعی Latent Semantic Analysis (LSA)
  • 12. پیاده‌سازی LSA در پایتون
  • 13. ارزیابی نتایج LSA: معیار Coherence
  • 14. مقدمه‌ای بر مدل موضوعی Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • 15. فرضیات و الگوریتم LDA
  • 16. پیاده‌سازی LDA در پایتون با استفاده از Gensim
  • 17. تنظیم پارامترهای LDA: تعداد موضوعات و آلفا
  • 18. ارزیابی نتایج LDA: Perplexity و Topic Coherence
  • 19. تفسیر موضوعات استخراج شده از LDA
  • 20. مدل‌های موضوعی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Topic Models)
  • 21. بررسی مدل‌های موضوعی پیشرفته: NMF و PLSA
  • 22. استفاده از Word Embeddings در مدل‌سازی موضوعی
  • 23. ترکیب مدل‌های موضوعی با روش‌های دیگر تحلیل متن
  • 24. تحلیل احساسات و قطب‌بندی متون
  • 25. شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition)
  • 26. خلاصه‌سازی خودکار متون
  • 27. تحلیل شبکه‌های معنایی متون
  • 28. تحلیل هم‌رخدادی کلمات (Word Co-occurrence Analysis)
  • 29. کاربردهای مدل‌سازی موضوعی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 30. مدل‌سازی موضوعی در تحلیل اخبار و رسانه‌ها
  • 31. مدل‌سازی موضوعی در تحلیل بازخورد مشتریان
  • 32. مدل‌سازی موضوعی در تحلیل مقالات علمی
  • 33. مدل‌سازی موضوعی در تحلیل حقوقی
  • 34. مدل‌سازی موضوعی در تحلیل تاریخی
  • 35. مقایسه و ارزیابی مدل‌های موضوعی مختلف
  • 36. چالش‌های مدل‌سازی موضوعی: ابهام معنایی و کلمات چندمعنا
  • 37. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌سازی موضوعی
  • 38. مقیاس‌پذیری مدل‌سازی موضوعی برای آرشیوهای بسیار بزرگ
  • 39. استفاده از GPU برای تسریع فرآیند مدل‌سازی موضوعی
  • 40. روش‌های بصری‌سازی نتایج مدل‌سازی موضوعی
  • 41. تفسیرپذیری مدل‌های موضوعی: اهمیت تخصیص وزن‌ها
  • 42. مدل‌سازی موضوعی پویا (Dynamic Topic Modeling)
  • 43. تحلیل تغییرات موضوعی در طول زمان
  • 44. مدل‌سازی موضوعی با در نظر گرفتن اطلاعات مکانی
  • 45. مدل‌سازی موضوعی با در نظر گرفتن اطلاعات زمانی
  • 46. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در مدل‌سازی موضوعی
  • 47. Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ برای وظایف خاص مدل‌سازی موضوعی
  • 48. مقدمه‌ای بر روش‌های جدید در مدل‌سازی موضوعی
  • 49. آینده مدل‌سازی موضوعی و زمینه‌های تحقیقاتی

📚 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.