دوره ۲۰۲۴-۱: مقدمه‌ای بر Spacy برای پردازش زبان طبیعی

معرفی دوره

در این دوره جامع به معرفی کتابخانه قدرتمند Spacy برای انجام پروژه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌پردازیم. از نصب و راه‌اندازی ابتدایی محیط کاری تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های تشخیص موجودیت‌های اسمی و آنالیز دستوری، گام‌به‌گام همراه شما خواهیم بود. مخاطبان این دوره توسعه‌دهندگان پایتون، محققین حوزه زبان‌شناسی محاسباتی و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی هستند که می‌خواهند دانش خود را در زمینه پردازش متون گسترش دهند.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• نصب و پیکربندی محیط پایتون و Spacy به‌همراه وابستگی‌های ضروری
• ساخت اولین Doc و عملیات پایه روی متن
• تشخیص توکن‌ها، کلمات و جملات با دقت بالا
• پیاده‌سازی Named Entity Recognition (NER) و استخراج موجودیت‌ها
• آنالیز صرفی و نحوی جملات (POS Tagging و Dependency Parsing)
• کار با بردارهای کلمه (Word Vectors) و مشابهت معنایی
• توسعه و ارزیابی مدل‌های سفارشی برای مسائل خاص
• بهینه‌سازی سرعت و کارایی با استفاده از امکانات Cython و GPU

  مزایای دوره

  • یادگیری عملی و پروژه‌محور: هر مبحث با مثال‌های واقعی همراه است.
  • تمرکز بر آخرین نسخه Spacy 3.x و بهره‌گیری از بهترین روش‌ها.
  • فایل‌های تمرینی کاملاً آماده و کدهای قابل اجرا.
  • پشتیبانی و پاسخگویی استاد به سوالات دانشجویان.
  • ارتباط با جامعه کاربران Spacy و معرفی منابع معتبر.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (توابع، لیست‌ها، دیکشنری‌ها).
    • درک اولیه از مفاهیم پردازش زبان طبیعی یا علاقه‌مندی به مطالعه آن.
    • نصب Python 3.7+، IDE (مثل VSCode یا PyCharm) و آشنایی مختصر با ترمینال.

      سرفصل‌های دوره

      • بخش ۱: آشنایی با اصول پردازش زبان طبیعی (45 دقیقه)
      • بخش ۲: راه‌اندازی محیط و نصب Spacy (30 دقیقه)
      • بخش ۳: توکنیزه کردن، لِماتایز و استِمینگ (50 دقیقه)
      • بخش ۴: تشخیص موجودیت‌های اسمی (NER) و شخصی‌سازی (1 ساعت)
      • بخش ۵: آنالیز نحوی و وابستگی‌ها (40 دقیقه)
      • بخش ۶: بردارهای کلمه و مدل‌های تعبیه‌شده (55 دقیقه)
      • بخش ۷: تولید خروجی‌های ساخت‌یافته و JSON (35 دقیقه)
      • بخش ۸: بهینه‌سازی عملکرد و استقرار (50 دقیقه)

        مثال‌های عملی

        در این بخش با سه پروژه کوچک ولی کاربردی آشنا می‌شوید که مهارت شما را در دنیای واقعی محک می‌زند:

        • ساخت یک ربات پاسخ‌گو برای تحلیل توییت‌های فارسی، شامل تشخیص احساسات و موجودیت‌ها.
        • خروجی‌گیری خودکار از بولتن‌های خبری با استخراج تیتر، نویسنده و تاریخ انتشار.
        • محاسبه شباهت معنایی بین جملات کاربر و پرسش‌های متداول یک کسب‌وکار.

          نکات کلیدی

          • استفاده از nlp.pipe برای پردازش سریع دسته‌ای متن‌ها.
          • شخصی‌سازی مدل با افزودن داده‌های آموزش جدید و Fine-Tuning وزن‌ها.
          • ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده با متدهای spacy.save و spacy.load.
          • بهینه‌سازی حافظه با غیرفعال کردن کامپوننت‌های غیرضروری.
          • مقایسه عملکرد CPU و GPU و تصمیم‌گیری برای زیرساخت مناسب.

            لینک دانلود رایگان

            برای دانلود مستقیم این دوره با زیرنویس فارسی و دسترسی کامل به فایل‌های تمرینی، روی لینک زیر کلیک کنید:

            دانلود – 2024 Introduction to Spacy for Natural Language Processing 2024-1

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.