اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ با پردازش زبان طبیعی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ با پردازش زبان طبیعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه ای بر سیستم های پرسش و پاسخ
• 3. انواع سیستم های پرسش و پاسخ
• 4. معماری سیستم های پرسش و پاسخ
• 5. مراحل پردازش زبان طبیعی در سیستم های پرسش و پاسخ
• 6. جمع آوری و پیش پردازش داده ها
• 7. پاکسازی متن
• 8. نرمال سازی متن
• 9. توکن سازی
• 10. حذف کلمات توقف
• 11. ریشه یابی و لماتیزاسیون
• 12. شناسایی موجودیت های نامگذاری شده (NER)
• 13. برچسب گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 14. تحلیل وابستگی
• 15. تحلیل معنایی
• 16. مدل سازی موضوعی
• 17. نمایش برداری کلمات (Word Embeddings)
• 18. Word2Vec
• 19. GloVe
• 20. FastText
• 21. مدل های زبانی ترانسفورمر
• 22. BERT
• 23. RoBERTa
• 24. ترانسفورمرهای تخصصی برای پرسش و پاسخ
• 25. انواع سوالات
• 26. سوالات مبتنی بر واقعیت
• 27. سوالات مبتنی بر نظر
• 28. سوالات مبتنی بر تعریف
• 29. سوالات مبتنی بر دلیل
• 30. سوالات مبتنی بر مقایسه
• 31. سوالات مبتنی بر شمارش
• 32. سوالات مبتنی بر فهرستی
• 33. سوالات مبتنی بر "چگونه"
• 34. سوالات مبتنی بر "چرا"
• 35. سوالات مبتنی بر "چه کسی"
• 36. سوالات مبتنی بر "چه چیزی"
• 37. سوالات مبتنی بر "کجا"
• 38. سوالات مبتنی بر "چه زمانی"
• 39. سوالات مبتنی بر "بله/خیر"
• 40. ساخت مجموعه داده های پرسش و پاسخ
• 41. جمع آوری سوالات
• 42. تولید پاسخ ها
• 43. برچسب گذاری مجموعه داده ها
• 44. ارزیابی مجموعه داده ها
• 45. روش های استخراج اطلاعات
• 46. قوانین مبتنی بر الگو
• 47. یادگیری ماشینی برای استخراج اطلاعات
• 48. شبکه های عصبی برای استخراج اطلاعات
• 49. مدل های مبتنی بر ترانسفورمر برای استخراج اطلاعات
• 50. مدل های پرسش و پاسخ مبتنی بر استخراج (Extractive QA)
• 51. مدل های extractive QA مبتنی بر attention
• 52. مدل های extractive QA مبتنی بر ترانسفورمر
• 53. مدل های پرسش و پاسخ مبتنی بر تولید (Generative QA)
• 54. مدل های sequence-to-sequence
• 55. مدل های generative QA مبتنی بر ترانسفورمر
• 56. مدل های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش (Knowledge-based QA)
• 57. پایگاه های دانش گراف دانش
• 58. استفاده از RDF و OWL
• 59. استعلام در پایگاه های دانش
• 60. مدل های پرسش و پاسخ مبتنی بر پایگاه دانش
• 61. سیستم های پرسش و پاسخ مبتنی بر پایگاه داده های رابطه ای
• 62. سیستم های پرسش و پاسخ مبتنی بر وب (Web QA)
• 63. جستجوی اطلاعات در وب
• 64. خزنده های وب
• 65. شاخص گذاری وب
• 66. سیستم های پرسش و پاسخ مبتنی بر اسناد (Document QA)
• 67. جستجو در میان اسناد
• 68. بازیابی اسناد مرتبط
• 69. استخراج پاسخ از اسناد
• 70. سیستم های پرسش و پاسخ مبتنی بر چت بات (Chatbot QA)
• 71. پردازش مکالمات
• 72. مدیریت وضعیت مکالمه
• 73. تولید پاسخ های مکالمه ای
• 74. سیستم های پرسش و پاسخ چند وجهی (Multimodal QA)
• 75. پردازش تصاویر
• 76. پردازش صدا
• 77. ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
• 78. بهبود دقت سیستم های پرسش و پاسخ
• 79. تکنیک های تنظیم دقیق مدل ها
• 80. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 81. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
• 82. استفاده از دانش دامنه خاص
• 83. بهبود تولید پاسخ
• 84. کنترل کیفیت پاسخ ها
• 85. ارزیابی سیستم های پرسش و پاسخ
• 86. معیارهای ارزیابی (مانند F1, Exact Match)
• 87. روش های ارزیابی انسانی
• 88. تست A/B
• 89. بهینه سازی عملکرد
• 90. مقیاس پذیری سیستم ها
• 91. مصرف حافظه و پردازش
• 92. پیاده سازی عملی سیستم های پرسش و پاسخ
• 93. ابزارها و فریمورک های رایج (مانند Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK)
• 94. انتخاب معماری مناسب
• 95. آموزش و استقرار مدل ها
• 96. چالش های پیش رو
• 97. ابهام در زبان
• 98. دانش ضمنی
• 99. پاسخ های مبهم یا ناقص
• 100. داده های کم منبع