اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل گزارش‌های اقتصادی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل گزارش‌های اقتصادی

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: شناسایی روندهای نوآوری و رشد اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی زبان شناسی محاسباتی
• 3. مفاهیم کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 4. شناخت الگو در زبان
• 5. جمله سازی و ساختار نحوی
• 6. تجزیه نحوی و درختان وابستگی
• 7. تجزیه وابستگی در زبان فارسی
• 8. تحلیل معنایی جملات
• 9. ابهام زدایی معنایی کلمه
• 10. تخصیص نقش معنایی
• 11. استخراج اطلاعات
• 12. شناسایی موجودیت های نامدار (NER)
• 13. استخراج روابط بین موجودیت ها
• 14. تشخیص اطلاعات کلیدی
• 15. پردازش متن های اقتصادی
• 16. ویژگی های منحصر به فرد گزارش های اقتصادی
• 17. چالش های پردازش زبان طبیعی در حوزه مالی
• 18. مدل های زبانی
• 19. مدل های زبانی آماری
• 20. مدل های زبانی عصبی
• 21. مدل های ترنسفورمر
• 22. Word Embeddings
• 23. Word2Vec و GloVe
• 24. FastText
• 25. تعبیه کلمات خاص مالی
• 26. Embeddings معنایی
• 27. مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 28. معماری ترنسفورمر
• 29. آموزش مدل های ترنسفورمر
• 30. تنظیم دقیق مدل های زبانی
• 31. بهینه سازی مدل های ترنسفورمر
• 32. یادگیری ترجیحی
• 33. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
• 34. تکنیک های پردازش اولیه متن
• 35. توکنایز کردن
• 36. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 37. ریشه یابی کلمات (Stemming)
• 38. لماز کردن (Lemmatization)
• 39. پاکسازی متن
• 40. نرمال سازی متن
• 41. پردازش داده های متنی
• 42. ذخیره سازی و مدیریت داده های متنی
• 43. مجموعه داده های متنی
• 44. استخراج داده از منابع مختلف
• 45. وب اسکرپینگ
• 46. API ها
• 47. قوانین و مقررات مربوط به داده ها
• 48. مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 49. لاتنت دیریکله تخصیص (LDA)
• 50. لاتنت سیمانتیک تحلیل (LSA)
• 51. شبکه های معنایی
• 52. تشخیص موضوعات اصلی در گزارش ها
• 53. کشف روندهای اقتصادی
• 54. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 55. تشخیص بار عاطفی متن
• 56. طبقه بندی احساسات
• 57. مدل های مبتنی بر واژگان
• 58. مدل های یادگیری ماشین
• 59. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 60. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
• 61. مدل های ترنسفورمر برای تحلیل احساسات
• 62. تحلیل احساسات در حوزه مالی
• 63. شناسایی لحن مثبت، منفی و خنثی
• 64. استخراج نظرات کارشناسان
• 65. مدل های پیش بینی
• 66. استفاده از NLP برای پیش بینی شاخص ها
• 67. مدل سازی سری های زمانی
• 68. ترکیب NLP و مدل های سری های زمانی
• 69. تحلیل ریسک
• 70. شناسایی ریسک های مرتبط با اخبار اقتصادی
• 71. مدیریت پرتفوی
• 72. اتوماسیون گزارش دهی
• 73. تولید خودکار گزارش های خلاصه
• 74. ایجاد داشبوردهای تحلیلی
• 75. رابط های کاربری زبان طبیعی
• 76. سوال و جواب (Question Answering)
• 77. سیستم های بازیابی اطلاعات
• 78. جستجوی معنایی
• 79. دسته بندی اسناد (Document Classification)
• 80. تقسیم بندی گزارش ها بر اساس موضوع
• 81. تشخیص نوع گزارش (تحلیلی، خبری، تحلیلی)
• 82. تشخیص نهادها و سازمان ها
• 83. شناسایی نهادهای مالی
• 84. استخراج اطلاعات تماس
• 85. تحلیل ارتباطات بین شرکت ها
• 86. مدل های گراف دانش
• 87. وب معنایی
• 88. قالب بندی داده های ساختار یافته
• 89. XML و JSON
• 90. توسعه ابزارهای NLP
• 91. فریمورک های NLP
• 92. NLTK, SpaCy, Gensim
• 93. کتابخانه های پایتون
• 94. TensorFlow و PyTorch
• 95. تنظیمات و پارامترهای مدل ها
• 96. ارزیابی عملکرد مدل ها
• 97. معیارهای ارزیابی
• 98. دقت، بازیابی، امتیاز F1
• 99. ارزیابی کیفی
• 100. مطالعات موردی