اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی خلاصه‌سازی خودکار متن برای درک سریع محتوا

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خلاصه‌سازی خودکار متن برای درک سریع محتوا

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی درک مطلب
• 3. اصول خلاصه‌سازی متن
• 4. انواع روش‌های خلاصه‌سازی
• 5. خلاصه‌سازی استخراجی
• 6. خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 7. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
• 8. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 10. واحدهای بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 11. توجه (Attention Mechanism)
• 12. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 13. معماری ترنسفورمر
• 14. رمزگذار (Encoder)
• 15. رمزگشا (Decoder)
• 16. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 17. آموزش مدل‌های زبانی
• 18. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
• 19. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 20. دقت، فراخوانی و امتیاز F1
• 21. ROUGE Score
• 22. BLEU Score
• 23. مجموعه داده‌های استاندارد برای خلاصه‌سازی
• 24. کاربردهای خلاصه‌سازی متن
• 25. خلاصه‌سازی اخبار
• 26. خلاصه‌سازی مقالات علمی
• 27. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی
• 28. خلاصه‌سازی اسناد پزشکی
• 29. خلاصه‌سازی مکالمات
• 30. خلاصه‌سازی متون ادبی
• 31. خلاصه‌سازی خودکار در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 32. خلاصه‌سازی خودکار برای موتورهای جستجو
• 33. خلاصه‌سازی خودکار در شبکه‌های اجتماعی
• 34. چالش‌های خلاصه‌سازی متن
• 35. حفظ انسجام و پیوستگی
• 36. جلوگیری از اطلاعات نادرست
• 37. مدیریت ابهام معنایی
• 38. خلاصه‌سازی متون چندزبانه
• 39. خلاصه‌سازی متون تخصصی
• 40. خلاصه‌سازی متون با حجم بالا
• 41. روش‌های پیشرفته خلاصه‌سازی
• 42. یادگیری تقویتی برای خلاصه‌سازی
• 43. تولید خلاصه‌های تصویری
• 44. خلاصه‌سازی مبتنی بر گراف دانش
• 45. خلاصه‌سازی عصبی با تمرکز بر انتخاب جمله
• 46. خلاصه‌سازی عصبی با تولید متن
• 47. ترکیب روش‌های استخراجی و چکیده‌ای
• 48. خلاصه‌سازی با در نظر گرفتن اهمیت اطلاعات
• 49. خلاصه‌سازی با تمرکز بر دیدگاه کاربر
• 50. خلاصه‌سازی با قابلیت تنظیم طول
• 51. خلاصه‌سازی با در نظر گرفتن سبک نوشتاری
• 52. خلاصه‌سازی با قابلیت توضیح
• 53. خلاصه‌سازی خودکار برای افراد کم‌توان
• 54. اخلاق در خلاصه‌سازی خودکار
• 55. سوگیری در داده‌های آموزشی
• 56. مسائل مربوط به حق مؤلف
• 57. شفافیت در الگوریتم‌های خلاصه‌سازی
• 58. کاربرد خلاصه‌سازی در علوم اسلامی
• 59. خلاصه‌سازی متون روایی
• 60. خلاصه‌سازی متون تفسیری
• 61. خلاصه‌سازی احادیث
• 62. خلاصه‌سازی فتاوا
• 63. خلاصه‌سازی متون تاریخی اسلامی
• 64. خلاصه‌سازی متون کلامی
• 65. خلاصه‌سازی متون عرفانی (با رویکرد رسمی)
• 66. خلاصه‌سازی متون فقهی
• 67. خلاصه‌سازی متون اخلاقی اسلامی
• 68. مدل‌های زبانی برای زبان فارسی
• 69. چالش‌های پردازش زبان فارسی
• 70. مجموعه داده‌های فارسی برای خلاصه‌سازی
• 71. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی با پایتون
• 72. کتابخانه‌های پردازش زبان طبیعی در پایتون
• 73. NLTK
• 74. SpaCy
• 75. Hugging Face Transformers
• 76. TensorFlow
• 77. PyTorch
• 78. ساخت یک سیستم خلاصه‌سازی ساده
• 79. آموزش یک مدل خلاصه‌سازی پایه
• 80. ارزیابی عملکرد مدل
• 81. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
• 82. کار با داده‌های متنی فارسی
• 83. پیش‌پردازش متن فارسی
• 84. توکن‌سازی متن فارسی
• 85. حذف کلمات توقف فارسی
• 86. ریشه‌یابی کلمات فارسی
• 87. برچسب‌گذاری اجزای کلام در فارسی
• 88. استخراج ویژگی از متن فارسی
• 89. روش‌های مبتنی بر Bag-of-Words
• 90. روش‌های مبتنی بر TF-IDF
• 91. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 92. Word2Vec
• 93. GloVe
• 94. FastText
• 95. بردارهای جمله (Sentence Embeddings)
• 96. BERT
• 97. RoBERTa
• 98. معماری‌های جدیدتر برای خلاصه‌سازی
• 99. خلاصه‌سازی با استفاده از مدل‌های انکودر-دیکودر
• 100. خلاصه‌سازی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر