اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جستجوی تمام متن با پایتون: پیاده‌سازی و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی تمام متن با پایتون: پیاده‌سازی و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر جستجوی تمام متن
• 2. مفاهیم پایه در پردازش متن
• 3. ساختارهای داده برای جستجوی تمام متن
• 4. نمایه‌سازی (Indexing) اسناد
• 5. معماری سیستم‌های جستجوی تمام متن
• 6. کار با رشته‌ها و کاراکترها در پایتون
• 7. پیش‌پردازش متن: پاکسازی و نرمال‌سازی
• 8. توکن‌سازی (Tokenization) و تقسیم‌بندی متن
• 9. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 10. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 11. ساخت واژه‌نامه (Vocabulary)
• 12. ایجاد شاخص معکوس (Inverted Index)
• 13. ساختمان داده برای شاخص معکوس
• 14. نمایش اسناد در شاخص معکوس
• 15. بهینه‌سازی شاخص معکوس
• 16. جستجوی عبارات دقیق
• 17. جستجوی عبارات تقریبی
• 18. فواصل بین کلمات (Proximity Search)
• 19. رتبه‌بندی نتایج جستجو
• 20. معیارهای ارزیابی نتایج جستجو
• 21. مدل‌های اطلاعاتی برای رتبه‌بندی
• 22. مدل بولی (Boolean Model)
• 23. مدل برداری (Vector Space Model)
• 24. TF-IDF: فراوانی واژه – فراوانی معکوس سند
• 25. بهینه‌سازی TF-IDF
• 26. مدل زبان (Language Model)
• 27. مدل‌های پیشرفته‌تر رتبه‌بندی
• 28. یادگیری رتبه‌بندی (Learning to Rank)
• 29. کار با کتابخانه‌های جستجوی تمام متن در پایتون
• 30. کتابخانه Whoosh: مقدمه و نصب
• 31. ساخت شاخص با Whoosh
• 32. نمایه‌سازی اسناد متنی با Whoosh
• 33. جستجو با Whoosh
• 34. نمایه‌سازی اسناد با فیلدهای مختلف
• 35. استفاده از انواع فیلدها در Whoosh
• 36. بهینه‌سازی جستجو در Whoosh
• 37. مدیریت شاخص‌های Whoosh
• 38. کتابخانه Elasticsearch: مقدمه و نصب
• 39. مفاهیم پایه در Elasticsearch
• 40. ساخت اندیس (Index) در Elasticsearch
• 41. نمایه‌سازی اسناد در Elasticsearch
• 42. انواع داده (Data Types) در Elasticsearch
• 43. جستجو در Elasticsearch
• 44. استفاده از Query DSL
• 45. جستجوهای متنی (Text Searches)
• 46. جستجوهای دقیق (Term/Match Queries)
• 47. جستجوهای ترکیبی (Boolean Queries)
• 48. جستجوهای فاصله‌ای (Proximity/Sloper Queries)
• 49. رتبه‌بندی نتایج در Elasticsearch
• 50. توابع امتیازدهی (Scoring Functions)
• 51. سفارشی‌سازی رتبه‌بندی
• 52. مدیریت اندیس‌ها در Elasticsearch
• 53. استفاده از Kibana برای مشاهده نتایج
• 54. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای جستجوی تمام متن
• 55. کتابخانه NLTK: مقدمه و نصب
• 56. کار با توکنایزرها در NLTK
• 57. استفاده از استمرها و لماتیزرها در NLTK
• 58. کار با تگ‌گذاری اجزای کلام (POS Tagging)
• 59. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 60. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 61. کار با کتابخانه spaCy
• 62. نمایه‌سازی و جستجو با spaCy
• 63. شبکه‌های عصبی برای پردازش متن
• 64. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
• 65. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
• 66. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks)
• 67. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در جستجو
• 68. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 69. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 70. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 71. تعریف و پیاده‌سازی جستجوی معنایی
• 72. استفاده از بردارهای کلمه (Word Embeddings)
• 73. روش‌های تولید بردارهای سند (Document Embeddings)
• 74. پیاده‌سازی جستجوی معنایی با کتابخانه‌های پایتون
• 75. ارزیابی سیستم‌های جستجوی معنایی
• 76. مقایسه جستجوی کلمه کلیدی و معنایی
• 77. کاربرد جستجوی تمام متن در سیستم‌های توصیه‌گر
• 78. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر جستجو
• 79. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا
• 80. توصیه‌گرهای مبتنی بر همکاری فیلترینگ
• 81. ترکیب جستجو و توصیه‌گرها
• 82. کاربرد جستجوی تمام متن در تحلیل داده‌های بزرگ
• 83. پردازش لاگ‌ها و داده‌های متنی حجیم
• 84. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 85. تحلیل اسناد قانونی و پژوهشی
• 86. امنیت در سیستم‌های جستجوی تمام متن
• 87. حفاظت از داده‌های حساس
• 88. جلوگیری از حملات تزریق کوئری
• 89. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 90. استقرار و مقیاس‌پذیری سیستم‌های جستجو
• 91. بهینه‌سازی عملکرد سیستم
• 92. مدیریت منابع
• 93. استقرار در محیط‌های ابری
• 94. پایش و نگهداری سیستم‌های جستجو
• 95. ملاحظات اخلاقی در جستجوی تمام متن
• 96. حریم خصوصی کاربران
• 97. سوگیری در الگوریتم‌های جستجو
• 98. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری
• 99. پروژه‌های عملی و نمونه‌های کاربردی
• 100. پیاده‌سازی یک سیستم جستجوی تمام متن کامل