اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل عمیق معیارهای کلیدی در ارزیابی NLP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل عمیق معیارهای کلیدی در ارزیابی NLP

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: ارزیابی معیارهای پردازش زبان طبیعی (NLP Metrics)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر ارزیابی مدل های NLP
• 2. چالش های کلیدی در ارزیابی NLP
• 3. اهمیت معیارهای دقیق و معتبر
• 4. طبقه بندی انواع معیارهای ارزیابی
• 5. معیارهای مبتنی بر انطباق (Agreement-based Metrics)
• 6. دقت (Accuracy) در مسائل طبقه بندی
• 7. حساسیت (Sensitivity) و بازیابی (Recall)
• 8. ویژگی (Specificity) و دقت منفی (Negative Predictive Value)
• 9. امتیاز F1 (F1 Score)
• 10. ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
• 11. معیارهای مبتنی بر خطای کلمه (Word Error Metrics)
• 12. نسبت خطای کلمه (Word Error Rate - WER)
• 13. نسبت جایگزینی (Substitution Error Rate)
• 14. نسبت حذف (Deletion Error Rate)
• 15. نسبت درج (Insertion Error Rate)
• 16. معیارهای مبتنی بر شباهت معنایی (Semantic Similarity Metrics)
• 17. شباهت کسینوسی (Cosine Similarity)
• 18. شباهت تنسور (Tensor Similarity)
• 19. شباهت معنایی مبتنی بر بردار (Vector-based Semantic Similarity)
• 20. معیارهای مبتنی بر انطباق انسانی (Human Alignment Metrics)
• 21. رابطه بین ارزیابی ماشینی و انسانی
• 22. روش های ارزیابی انسانی
• 23. خطاهای انسانی و تأثیر آن بر ارزیابی
• 24. ارزیابی در مدل های زبانی (Language Models)
• 25. پیچیدگی (Perplexity)
• 26. تفاوت مدل های زبانی و مدل های وظیفه محور
• 27. ارزیابی در مدل های تولید متن (Text Generation Models)
• 28. BLxEUT (Bilingual Evaluation Understudy)
• 29. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
• 30. METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)
• 31. CIDEr (Consensus-based Image Description Evaluation)
• 32. SPICE (Semantic Propositional Image Caption Evaluation)
• 33. ارزیابی در مدل های ترجمه ماشینی (Machine Translation Models)
• 34. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)
• 35. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
• 36. METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)
• 37. TER (Translation Edit Rate)
• 38. chrF (character n-gram F-score)
• 39. ارزیابی در مدل های درک مطلب (Reading Comprehension Models)
• 40. Exact Match (EM)
• 41. F1 Score
• 42. ROUGE-L
• 43. جبران عدم قطعیت در ارزیابی
• 44. ارزیابی در مدل های استخراج اطلاعات (Information Extraction Models)
• 45. دقت (Precision)
• 46. بازیابی (Recall)
• 47. امتیاز F1 (F1 Score)
• 48. ارزیابی در مدل های پاسخ به سوال (Question Answering Models)
• 49. Exact Match (EM)
• 50. F1 Score
• 51. ارزیابی در مدل های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis Models)
• 52. دقت (Accuracy)
• 53. حساسیت (Sensitivity)
• 54. ویژگی (Specificity)
• 55. امتیاز F1 (F1 Score)
• 56. معیارهای عدم اطمینان (Uncertainty Metrics)
• 57. آنتروپی (Entropy)
• 58. کنتراست (Contrast)
• 59. توزیع احتمال (Probability Distribution)
• 60. ارزیابی مدل های چند زبانه (Multilingual Models)
• 61. چالش های ارزیابی زبان های مختلف
• 62. تاثیر زبان مادری بر ارزیابی
• 63. ارزیابی در مدل های محاوره ای (Dialogue Systems)
• 64. پاسخگویی (Responsiveness)
• 65. ارتباط (Coherence)
• 66. اهمیت (Relevance)
• 67. طبیعی بودن (Naturalness)
• 68. میزان رضایت کاربر (User Satisfaction)
• 69. ارزیابی در مدل های خلاصه سازی (Summarization Models)
• 70. ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
• 71. BERTScore
• 72. MoverScore
• 73. ارزیابی مدل های توصیف تصویر (Image Captioning Models)
• 74. CIDEr (Consensus-based Image Description Evaluation)
• 75. SPICE (Semantic Propositional Image Caption Evaluation)
• 76. Bleu
• 77. METEOR
• 78. ارزیابی مدل های تشخیص نام موجودیت (Named Entity Recognition - NER)
• 79. Precision
• 80. Recall
• 81. F1 Score
• 82. ارزیابی مدل های پیوند دهی نهاد (Entity Linking)
• 83. Precision
• 84. Recall
• 85. F1 Score
• 86. ارزیابی مدل های طبقه بندی متن (Text Classification Models)
• 87. Accuracy
• 88. Precision
• 89. Recall
• 90. F1 Score
• 91. ارزیابی مدل های تشخیص موضوع (Topic Modeling)
• 92. Perplexity
• 93. Coherence Score
• 94. ارزیابی مدل های شناسایی نام گوینده (Speaker Identification)
• 95. Accuracy
• 96. Equal Error Rate (EER)
• 97. ارزیابی مدل های تشخیص احساسات صوتی (Speech Emotion Recognition)
• 98. Accuracy
• 99. F1 Score
• 100. ارزیابی مدل های تفسیر زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)