دوره معیارهای سنجش عمق درک مدل‌های زبانی از متون علمی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معیارهای سنجش عمق درک مدل‌های زبانی از متون علمی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: متریک‌های خاص برای وظایف مختلف NLP

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر درک مدل های زبانی از متون علمی
• 2. اهمیت درک عمیق متون علمی
• 3. چالش های درک متون علمی توسط مدل های زبانی
• 4. تاریخچه و تحولات مدل های زبانی در پردازش زبان طبیعی
• 5. معرفی مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 6. معماری های کلیدی LLMs (ترنسفورمر، GPT، BERT)
• 7. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 8. توکن سازی و نمایش کلمات
• 9. بردار کلمات (Word Embeddings)
• 10. بردار عبارات و جملات
• 11. مدل های زبانی آماری در مقابل مدل های زبانی عصبی
• 12. مفهوم درک زبانی (Language Understanding)
• 13. انواع سطوح درک زبانی
• 14. درک معنایی (Semantic Understanding)
• 15. درک نحوی (Syntactic Understanding)
• 16. درک بافتی (Contextual Understanding)
• 17. درک استدلالی (Reasoning Understanding)
• 18. درک استنباطی (Inferential Understanding)
• 19. درک علّی (Causal Understanding)
• 20. درک مقایسه ای (Comparative Understanding)
• 21. درک رابطه ای (Relational Understanding)
• 22. درک انتزاعی (Abstract Understanding)
• 23. درک دانش عام (Commonsense Knowledge)
• 24. درک دانش تخصصی (Domain-Specific Knowledge)
• 25. مدل های زبانی در پردازش متون علمی: کاربردها
• 26. خلاصه سازی متون علمی
• 27. پاسخگویی به سوالات علمی
• 28. استخراج اطلاعات از متون علمی
• 29. تولید متن علمی
• 30. ترجمه ماشینی متون علمی
• 31. تحلیل احساسات در متون علمی
• 32. شناسایی موجودیت های نامگذاری شده (NER) در متون علمی
• 33. استخراج روابط (Relation Extraction) در متون علمی
• 34. توسعه پایگاه دانش علمی
• 35. ارزیابی مدل های زبانی: معیارهای عمومی
• 36. دقت (Accuracy)
• 37. صحت (Precision)
• 38. بازیابی (Recall)
• 39. امتیاز F1 (F1-Score)
• 40. خطای میانگین مربعات (MSE)
• 41. خطای مطلق میانگین (MAE)
• 42. معیارهای سنجش عمق درک مدل های زبانی
• 43. مفهوم سنجش عمق درک
• 44. چرا معیارهای عمومی کافی نیستند؟
• 45. معیارهای مبتنی بر دانش (Knowledge-based Metrics)
• 46. معیارهای مبتنی بر استدلال (Reasoning-based Metrics)
• 47. معیارهای مبتنی بر استنتاج (Inference-based Metrics)
• 48. معیارهای مبتنی بر درک روابط (Relation-based Metrics)
• 49. معیارهای مبتنی بر درک علیت (Causality-based Metrics)
• 50. معیارهای مبتنی بر درک انتزاع (Abstraction-based Metrics)
• 51. معیارهای مبتنی بر درک دانش عام (Commonsense-based Metrics)
• 52. معیارهای مبتنی بر درک دانش تخصصی (Domain-Specific Knowledge-based Metrics)
• 53. سنجش درک معنایی دقیق
• 54. شناسایی مترادف ها و چندمعنایی ها
• 55. درک ابهام معنایی
• 56. سنجش درک نحوی پیشرفته
• 57. شناسایی ساختارهای پیچیده جمله
• 58. درک وابستگی های بین کلمات
• 59. سنجش درک بافتی عمیق
• 60. مدیریت ارجاعات (Coreference Resolution)
• 61. درک ارجاعات دوربرد
• 62. مدیریت زمینه و حافظه
• 63. سنجش درک استدلالی پیچیده
• 64. استدلال قیاسی (Deductive Reasoning)
• 65. استدلال استقرایی (Inductive Reasoning)
• 66. استدلال قیاسی-نکته ای (Abductive Reasoning)
• 67. سنجش درک استنتاجی پنهان
• 68. استنتاج های ضمنی
• 69. استنتاج های مبتنی بر دانش پیشین
• 70. سنجش درک روابط علمی
• 71. روابط بین موجودیت ها
• 72. روابط علت و معلولی
• 73. روابط مقایسه ای
• 74. روابط جزئی-کلی
• 75. روابط جزء-کل
• 76. سنجش درک علیت در متون علمی
• 77. شناسایی علل و اثرات
• 78. درک مکانیسم های علّی
• 79. تمایز بین همبستگی و علیت
• 80. سنجش درک انتزاعی و مفاهیم
• 81. درک مفاهیم انتزاعی
• 82. درک مفاهیم سلسله مراتبی
• 83. درک تمثیل ها و تشبیهات
• 84. سنجش درک دانش عام مرتبط
• 85. کاربرد دانش عام در تفسیر متون علمی
• 86. شناسایی عدم تطابق با دانش عام
• 87. سنجش درک دانش تخصصی حوزه علمی
• 88. شناسایی اصطلاحات تخصصی
• 89. درک مفاهیم و تئوری های حوزه
• 90. درک رویکردها و روش شناسی های علمی
• 91. چالش های ارزیابی درک عمیق
• 92. کمبود مجموعه داده های استاندارد
• 93. ذهنی بودن برخی معیارهای درک
• 94. پیچیدگی ارزیابی استدلال و استنتاج
• 95. توسعه مجموعه داده های سنجش عمق درک
• 96. انواع مجموعه داده ها
• 97. روش های ساخت مجموعه داده ها
• 98. ارزیابی انسانی در سنجش عمق درک
• 99. نقش ارزیابان انسانی
• 100. مشکلات و سوگیری های ارزیابی انسانی