اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل متنی با زبان برنامه‌نویسی R

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل متنی با زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: پردازش و تحلیل متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل متنی در R
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط R و RStudio
• 3. مفاهیم اولیه داده‌های متنی
• 4. انواع داده‌های متنی و منابع آن‌ها
• 5. آشنایی با بسته‌های کلیدی تحلیل متنی در R
• 6. بارگذاری داده‌های متنی در R
• 7. پیش‌پردازش متون: پاکسازی اولیه
• 8. حذف علائم نگارشی و کاراکترهای خاص
• 9. تبدیل به حروف کوچک
• 10. حذف اعداد
• 11. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 12. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 13. لمتیزاسیون (Lemmatization)
• 14. ساخت واژگان (Vocabulary)
• 15. شمارش فراوانی کلمات
• 16. نمودارهای فراوانی کلمات
• 17. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 18. ماتریس سند-واژه (Document-Term Matrix)
• 19. ماتریس واژه-سند (Term-Document Matrix)
• 20. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)
• 21. کاربرد TF-IDF در تحلیل متنی
• 22. نمودارهای TF-IDF
• 23. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 24. مقدمه‌ای بر مدل LDA (Latent Dirichlet Allocation)
• 25. اجرای مدل LDA در R
• 26. تفسیر نتایج مدل LDA
• 27. شاخص‌های ارزیابی مدل LDA
• 28. مدل‌سازی موضوعی با NMF (Non-negative Matrix Factorization)
• 29. مقایسه LDA و NMF
• 30. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 31. مبانی تحلیل احساسات
• 32. دیکشنری‌های احساسات
• 33. تحلیل احساسات مبتنی بر دیکشنری
• 34. اجرای تحلیل احساسات با بسته‌های R
• 35. طبقه‌بندی متون (Text Classification)
• 36. مفاهیم اولیه طبقه‌بندی
• 37. روش‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی متن
• 38. الگوریتم Naive Bayes
• 39. الگوریتم SVM (Support Vector Machine)
• 40. الگوریتم رگرسیون لجستیک
• 41. آماده‌سازی داده‌ها برای طبقه‌بندی
• 42. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
• 43. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 44. متریک‌های ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی، F1-Score
• 45. خوشه‌بندی متون (Text Clustering)
• 46. مفاهیم اولیه خوشه‌بندی
• 47. الگوریتم K-Means
• 48. الگوریتم خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 49. نمودار دندروگرام (Dendrogram)
• 50. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 51. استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 52. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 53. اجرای NER با بسته‌های R
• 54. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 55. تحلیل شبکه‌های متنی
• 56. ساخت گراف از متون
• 57. تحلیل گره‌ها و یال‌ها در گراف متنی
• 58. کاربرد تحلیل شبکه‌های متنی
• 59. بصری‌سازی داده‌های متنی
• 60. نمودارهای ابری کلمات (Word Clouds)
• 61. نمودارهای ارتباط کلمات
• 62. بصری‌سازی نتایج مدل‌سازی موضوعی
• 63. بصری‌سازی نتایج تحلیل احساسات
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در تحلیل متن
• 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 66. شبکه‌های LSTM و GRU
• 67. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks)
• 68. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تحلیل متن
• 69. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی فارسی
• 70. استفاده از مدل‌های زبانی برای وظایف مختلف
• 71. ملاحظات اخلاقی و قانونی در تحلیل متن
• 72. حفظ حریم خصوصی داده‌های متنی
• 73. پرهیز از سوگیری در تحلیل‌ها
• 74. استفاده مسئولانه از نتایج تحلیل متن
• 75. ملاحظات شرعی در تحلیل محتوای متنی
• 76. چارچوب‌های فقهی مرتبط با داده‌های دیجیتال
• 77. نکات کاربردی برای تحلیل داده‌های متنی فارسی
• 78. بهینه‌سازی کدها و افزایش سرعت تحلیل
• 79. مدیریت پروژه‌های تحلیل متنی
• 80. مطالعه موردی: تحلیل نظرات کاربران
• 81. مطالعه موردی: تحلیل اخبار و مقالات
• 82. مطالعه موردی: تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 83. مقدمه‌ای بر تحلیل متنی پیشرفته
• 84. روش‌های تشخیص کلاهبرداری متنی
• 85. تحلیل الگوهای زبانی در متون
• 86. استفاده از داده‌های متنی برای پیش‌بینی
• 87. ادغام تحلیل متنی با سایر روش‌های تحلیلی
• 88. مباحث تکمیلی در تحلیل متنی
• 89. آینده تحلیل متنی و هوش مصنوعی
• 90. منابع بیشتر برای مطالعه
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 92. تمرین عملی: تحلیل مجموعه داده دلخواه
• 93. پروژه نهایی: تحلیل یک مسئله واقعی با داده‌های متنی