اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ROUGE: ابزار سنجش خلاصه‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ROUGE: ابزار سنجش خلاصه‌سازی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی خودکار متن
• 2. مفهوم و اهمیت خلاصه‌سازی
• 3. کاربردهای خلاصه‌سازی خودکار
• 4. انواع روش‌های خلاصه‌سازی
• 5. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 6. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 7. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 8. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 9. ریشه‌یابی کلمات (Stemming and Lemmatization)
• 10. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 11. شناسایی بخش‌های کلام (Part-of-Speech Tagging)
• 12. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 13. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 14. مفاهیم کلیدی در خلاصه‌سازی
• 15. امتیازدهی جملات (Sentence Scoring)
• 16. شاخص‌های مهم جملات
• 17. موقعیت جمله در متن
• 18. تکرار کلمات کلیدی
• 19. وجود کلمات کلیدی در عنوان
• 20. وجود اسم خاص در جمله
• 21. طول جمله
• 22. ساختار جمله
• 23. مدل‌های آماری برای خلاصه‌سازی
• 24. مدل‌های مبتنی بر فراوانی کلمات
• 25. مدل‌های مبتنی بر TF-IDF
• 26. مدل‌های مبتنی بر گراف
• 27. الگوریتم TextRank
• 28. کاربرد شبکه‌های بیزی در خلاصه‌سازی
• 29. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
• 30. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 31. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 32. ویژگی‌های مورد استفاده در مدل‌ها
• 33. استخراج ویژگی‌های معنایی
• 34. استخراج ویژگی‌های نحوی
• 35. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر موقعیت
• 36. استخراج ویژگی‌های مبتنی بر طول
• 37. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 38. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 39. شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTMs)
• 40. شبکه‌های حافظه واحد (GRUs)
• 41. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
• 42. معماری‌های مبتنی بر ترنسفورمر (Transformers)
• 43. مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
• 44. کاربرد BERT در خلاصه‌سازی
• 45. کاربرد GPT در خلاصه‌سازی
• 46. معیارهای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 47. معیار ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
• 48. زیرمعیارهای ROUGE (ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-S)
• 49. تفسیر نتایج ROUGE
• 50. معیارهای دیگر ارزیابی
• 51. پردیس (BLEU)
• 52. متر (METEOR)
• 53. تفسیر و تحلیل خلاصه‌ها
• 54. ارزیابی انسانی خلاصه‌ها
• 55. دقت (Precision)
• 56. پوشش (Recall)
• 57. جامعیت (Completeness)
• 58. روانی (Fluency)
• 59. انسجام (Coherence)
• 60. ابزارهای پیاده‌سازی خلاصه‌سازی
• 61. کتابخانه‌های پایتون برای NLP
• 62. NLTK
• 63. spaCy
• 64. Gensim
• 65. Hugging Face Transformers
• 66. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی استخراجی با NLTK
• 67. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی استخراجی با spaCy
• 68. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی استخراجی با Gensim
• 69. پیاده‌سازی خلاصه‌سازی انتزاعی با مدل‌های ترنسفورمر
• 70. مراحل آموزش مدل خلاصه‌سازی انتزاعی
• 71. آماده‌سازی داده‌های آموزشی
• 72. انتخاب معماری مدل
• 73. تنظیم هایپرپارامترها
• 74. ارزیابی مدل نهایی
• 75. چالش‌های خلاصه‌سازی متن
• 76. ابهام در زبان طبیعی
• 77. اطلاعات نامربوط و نویز در متن
• 78. طولانی بودن یا کوتاهی بیش از حد متن
• 79. نیاز به دانش دامنه (Domain Knowledge)
• 80. مدیریت محتوای حساس و نیازمند ملاحظات شرعی
• 81. حفظ دقت معنایی در خلاصه‌ها
• 82. تولید خلاصه‌های منسجم و روان
• 83. ملاحظات شرعی در پردازش زبان طبیعی
• 84. پردازش اطلاعات مربوط به احکام شرعی
• 85. تفسیر متن از منظر فقهی
• 86. کاربرد در مسائل اقتصادی اسلامی
• 87. بانکداری بدون ربا و خلاصه‌سازی متون اقتصادی
• 88. اخلاق در پردازش اطلاعات
• 89. حفظ حریم خصوصی و اطلاعات
• 90. عدم انتشار محتوای مغایر با ارزش‌های اسلامی
• 91. کاربرد در علوم اسلامی
• 92. خلاصه‌سازی متون روایی و تفسیری
• 93. خلاصه‌سازی متون حدیثی
• 94. خلاصه‌سازی متون فقهی
• 95. خلاصه‌سازی متون کلامی
• 96. خلاصه‌سازی متون عرفانی (با رویکرد رسمی)
• 97. کاربرد در علوم انسانی (با چارچوب رسمی)
• 98. خلاصه‌سازی متون تاریخی
• 99. خلاصه‌سازی متون ادبی
• 100. خلاصه‌سازی متون روانشناسی خانواده (ایرانی-اسلامی)