اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد مبانی NLP در تحلیل احساسات و تشخیص موضوع

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مبانی NLP در تحلیل احساسات و تشخیص موضوع

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات
• 3. شناخت موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
• 4. تشخیص موضوع با استفاده از تکنیک‌های آماری
• 5. یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی
• 6. مدل‌های زبانی آماری
• 7. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 8. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 9. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 10. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
• 11. معماری ترنسفورمر (Transformer)
• 12. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 13. مدل‌های ترنسفورمر پیش‌آموزش‌دیده (مانند BERT)
• 14. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر
• 15. استخراج ویژگی از متن
• 16. تعبیه‌های کلمه (Word Embeddings)
• 17. Word2Vec و GloVe
• 18. تعبیه‌های مبتنی بر ترنسفورمر
• 19. پیش‌پردازش متن
• 20. توکن‌سازی (Tokenization)
• 21. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 22. ریشه‌یابی (Stemming) و بن‌واژه‌سازی (Lemmatization)
• 23. پاکسازی متن
• 24. کدگذاری متنی (Text Encoding)
• 25. روش Bag-of-Words
• 26. روش TF-IDF
• 27. نمایش متنی با استفاده از ترنسفورمرها
• 28. روش‌های ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات
• 29. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، بازیابی (Recall) و F1-Score
• 30. مجموعه داده‌های تحلیل احساسات
• 31. ساخت مجموعه داده‌های تحلیل احساسات
• 32. برچسب‌گذاری دستی داده‌ها
• 33. استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از شبکه‌های اجتماعی
• 34. تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 35. چالش‌های تحلیل احساسات در زبان فارسی
• 36. منابع داده‌ای برای زبان فارسی
• 37. ابزارهای پردازش زبان فارسی
• 38. تحلیل احساسات در سطوح مختلف (جمله، سند، جنبه)
• 39. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر قانون
• 40. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر یادگیری ماشین
• 41. مدل‌های تحلیل احساسات مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق
• 42. تحلیل احساسات چندکلاسه
• 43. تشخیص احساسات (عصبانیت، شادی، غم)
• 44. تحلیل احساسات در نظرات کاربران
• 45. تحلیل احساسات در اخبار
• 46. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 47. کاربردهای تحلیل احساسات در کسب‌وکار
• 48. بازاریابی و تبلیغات مبتنی بر تحلیل احساسات
• 49. خدمات مشتری و پشتیبانی
• 50. تحلیل رقبا
• 51. مدیریت شهرت برند
• 52. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 53. تحلیل احساسات در حوزه فرهنگی (با رعایت چارچوب رسمی)
• 54. مقدمه‌ای بر تشخیص موضوع
• 55. روش‌های سنتی تشخیص موضوع
• 56. مدل موضوعی LDA (Latent Dirichlet Allocation)
• 57. مدل موضوعی NMF (Non-negative Matrix Factorization)
• 58. روش‌های تشخیص موضوع مبتنی بر یادگیری ماشین
• 59. تشخیص موضوع با استفاده از دسته‌بندی‌کننده‌ها
• 60. تشخیص موضوع با استفاده از مدل‌های زبانی
• 61. تشخیص موضوع با استفاده از ترنسفورمرها
• 62. استخراج کلمات کلیدی برای هر موضوع
• 63. تفسیر موضوعات استخراج شده
• 64. ارزیابی مدل‌های تشخیص موضوع
• 65. شاخص‌های ارزیابی تشخیص موضوع
• 66. مجموعه داده‌های تشخیص موضوع
• 67. ساخت مجموعه داده‌های تشخیص موضوع
• 68. کاربردهای تشخیص موضوع
• 69. سازماندهی و بازیابی اطلاعات
• 70. سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. تحلیل روند موضوعات
• 72. خلاصه‌سازی خودکار متن
• 73. پیش‌پردازش متون برای تشخیص موضوع
• 74. تمایز بین موضوع و کلمات کلیدی
• 75. تشخیص موضوع در زبان فارسی
• 76. چالش‌های تشخیص موضوع در زبان فارسی
• 77. منابع داده‌ای برای تشخیص موضوع فارسی
• 78. ابزارهای پردازش زبان فارسی برای تشخیص موضوع
• 79. تشخیص موضوع در اسناد کوتاه
• 80. تشخیص موضوع در اسناد بلند
• 81. تشخیص موضوع در داده‌های استریمینگ
• 82. تشخیص موضوع سلسله‌مراتبی
• 83. مدل‌های یادگیری تقویتی برای تشخیص موضوع
• 84. ترکیب تحلیل احساسات و تشخیص موضوع
• 85. کاربردهای ترکیبی تحلیل احساسات و تشخیص موضوع
• 86. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 87. تحلیل بازخورد مشتریان
• 88. تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 89. مباحث پیشرفته در پردازش زبان طبیعی
• 90. یادگیری چند-وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 91. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 92. یادگیری خود-نظارتی (Self-supervised Learning)
• 93. تولید متن (Text Generation)
• 94. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
• 95. کاربرد مبانی NLP در حوزه‌های مرتبط با فرهنگ و اجتماع (با رعایت چارچوب رسمی)
• 96. اخلاق در پردازش زبان طبیعی
• 97. حریم خصوصی در داده‌های متنی
• 98. سوگیری در مدل‌های زبان طبیعی
• 99. کاهش سوگیری در مدل‌های NLP
• 100. آیندهٔ پردازش زبان طبیعی