اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی ۱۰۰ اصل کاربردی زبانشناسی برای NLP: تسلط بر ساختواژه و نحو برای ساخت مدلهای هوشمند
📚 کتاب آموزشی جامع
📚 اطلاعات کتاب
عنوان کتاب: کتاب ۱۰۰ اصل کاربردی زبانشناسی برای NLP: تسلط بر ساختواژه و نحو برای ساخت مدلهای هوشمند
موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع میانی: مبانی زبانشناسی برای NLP
📋 سرفصلهای کتاب (100 موضوع)
- 1. مقدمهای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و زبانشناسی
- 2. نیاز به دانش زبانشناسی در NLP
- 3. مروری بر سطوح تحلیل زبان: آواشناسی، صرف، نحو، معناشناسی، پراگماتیک
- 4. مفاهیم پایه در آواشناسی و واجشناسی (Phonetics & Phonology)
- 5. مورفولوژی: مطالعه ساختار کلمات
- 6. واژه و تکواژ (Word and Morpheme)
- 7. انواع تکواژ: آزاد و وابسته
- 8. ریشه، ساقه و وند (Root, Stem and Affix)
- 9. وندها: پیشوند، پسوند، میانوند، پیراموند
- 10. تکواژهای اشتقاقی و تصریفی (Derivational vs. Inflectional Morphemes)
- 11. تحلیل تکواژی (Morphological Analysis)
- 12. ریشهیابی (Lemmatization)
- 13. ریشهیابی در مقابل ساقهیابی (Lemmatization vs. Stemming)
- 14. مدلهای مورفولوژیک برای NLP
- 15. دستهبندی کلمات (Part-of-Speech Tagging - POS)
- 16. مجموعههای برچسب POS استاندارد (Standard POS Tagsets)
- 17. روشهای مبتنی بر قواعد برای برچسبزنی POS
- 18. روشهای آماری برای برچسبزنی POS
- 19. مدلهای پنهان مارکوف (Hidden Markov Models - HMMs) برای POS
- 20. شبکههای عصبی برای برچسبزنی POS
- 21. ارزیابی عملکرد برچسبزنی POS
- 22. نحو: مطالعه ساختار جملات
- 23. قواعد دستوری (Grammatical Rules)
- 24. درختهای تجزیه (Parse Trees)
- 25. دستور مستقل از متن (Context-Free Grammar - CFG)
- 26. گرامر وابستگی (Dependency Grammar)
- 27. تفاوتهای بین CFG و Dependency Grammar
- 28. تجزیهگرها (Parsers)
- 29. تجزیه بالا به پایین (Top-Down Parsing)
- 30. تجزیه پایین به بالا (Bottom-Up Parsing)
- 31. الگوریتم CYK (Cocke-Younger-Kasami)
- 32. الگوریتم Earley
- 33. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
- 34. روشهای مبتنی بر انتقال (Transition-Based Parsing)
- 35. روشهای مبتنی بر گراف (Graph-Based Parsing)
- 36. ویژگیهای مورد استفاده در تجزیه وابستگی
- 37. مدلهای یادگیری ماشین برای تجزیه
- 38. دستورهای گسترش یافته (Augmented Grammars)
- 39. ویژگیها و توافق (Features and Agreement)
- 40. مفهوم وحدت (Unification)
- 41. گرامرهای مبتنی بر وحدت (Unification-Based Grammars)
- 42. ساختمان ویژگی (Feature Structures)
- 43. گرامر ساختار عبارت (Phrase Structure Grammar)
- 44. اصل X-bar
- 45. محدودیتهای گرامرهای مستقل از متن
- 46. گرامرهای حساس به متن (Context-Sensitive Grammars)
- 47. گرامر دسته (Category Grammar)
- 48. گرامر درختی مجاور (Tree-Adjoining Grammar)
- 49. تبدیل جملات (Sentence Transformation)
- 50. جنبههای معنایی (Semantic Aspects)
- 51. بازنمایی معنایی (Semantic Representation)
- 52. منطق مرتبه اول (First-Order Logic - FOL)
- 53. شبکههای معنایی (Semantic Networks)
- 54. نمایش قاب (Frame Representation)
- 55. پردازش زبان طبیعی معنایی (Semantic NLP)
- 56. تشخیص موجودیت نامدار (Named Entity Recognition - NER)
- 57. دستهبندی موجودیت نامدار (Named Entity Classification)
- 58. استخراج روابط (Relation Extraction)
- 59. مجموعههای داده و معیارها برای NER و Relation Extraction
- 60. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
- 61. رویکردهای مبتنی بر لغتنامه (Lexicon-Based Approaches)
- 62. رویکردهای یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
- 63. پردازش متن: پاکسازی و پیشپردازش
- 64. توکنسازی (Tokenization)
- 65. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
- 66. تصحیح املایی (Spell Checking)
- 67. تشخیص زبان (Language Detection)
- 68. یادگیری کلمات (Word Learning)
- 69. شبیهسازی معنایی (Word Similarity)
- 70. توزیعگرایی معنایی (Distributional Semantics)
- 71. تعبیهسازی کلمات (Word Embeddings)
- 72. Word2Vec
- 73. GloVe
- 74. FastText
- 75. مدلهای زبانی (Language Models)
- 76. مدلهای n-gram
- 77. تخت کردن (Smoothing)
- 78. مدلهای زبانی عصبی (Neural Language Models)
- 79. مدلهای ترانسفورمر (Transformer Models)
- 80. توجه به خود (Self-Attention)
- 81. مدلهای BERT
- 82. مدلهای GPT
- 83. تولید متن (Text Generation)
- 84. مدلهای مولد (Generative Models)
- 85. پردازش مکالمه (Conversational AI)
- 86. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
- 87. درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)
- 88. تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)
- 89. مجموعههای داده مکالمهای (Conversational Datasets)
- 90. ارزیابی سیستمهای مکالمهای
- 91. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
- 92. رویکردهای آماری به ترجمه ماشینی
- 93. رویکردهای عصبی به ترجمه ماشینی
- 94. ارزیابی ترجمه ماشینی (BLEU Score)
- 95. خلاصهسازی متن (Text Summarization)
- 96. خلاصهسازی استخراجی (Extractive Summarization)
- 97. خلاصهسازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
- 98. پاسخگویی به سوال (Question Answering)
- 99. خواندن ماشینی (Machine Reading Comprehension)
- 100. مجموعههای داده پاسخگویی به سوال
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.