کتاب تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون با NLP با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون با NLP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 2. تاریخچه و تکامل NLP
• 3. کاربردهای NLP در دنیای واقعی
• 4. اصطلاحات کلیدی در NLP
• 5. مروری بر چالش‌های NLP
• 6. مبانی زبان‌شناسی برای NLP
• 7. الفبا، واج‌شناسی و هجا
• 8. نحو (Syntax) و گرامر
• 9. معناشناسی (Semantics) و کاربردشناسی (Pragmatics)
• 10. ساختار جملات و عبارات
• 11. کلمات و انواع آن‌ها (اسم، فعل، صفت و ...)
• 12. مبانی برنامه‌نویسی برای NLP
• 13. معرفی زبان برنامه‌نویسی پایتون
• 14. ساختار داده‌های پایتون (لیست‌ها، دیکشنری‌ها، تاپل‌ها)
• 15. کنترل جریان (حلقه‌ها، شرط‌ها)
• 16. توابع و ماژول‌ها
• 17. مفاهیم برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
• 18. مدیریت خطا و استثناها
• 19. آشنایی با کتابخانه‌های مهم پایتون برای NLP
• 20. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 21. معرفی کتابخانه NLTK
• 22. معرفی کتابخانه spaCy
• 23. معرفی کتابخانه scikit-learn
• 24. معرفی کتابخانه TensorFlow/PyTorch (برای مباحث پیشرفته)
• 25. پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)
• 26. جمع‌آوری داده‌های متنی
• 27. پاکسازی متن: حذف کاراکترهای خاص و نمادها
• 28. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 29. نرمال‌سازی متن (Normalization)
• 30. ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
• 31. لمتایزیشن (Lemmatization)
• 32. توکن‌سازی (Tokenization)
• 33. تجزیه و تحلیل نحوی (Syntactic Analysis)
• 34. برچسب‌گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS Tagging)
• 35. تشخیص دستوری (Parsing)
• 36. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 37. تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 38. مقدمه‌ای بر NER
• 39. اهمیت و کاربردهای NER
• 40. انواع موجودیت‌های نام‌دار (شخص، مکان، سازمان، تاریخ و ...)
• 41. مجموعه داده‌های NER
• 42. روش‌های سنتی (قانون‌محور) در NER
• 43. شناسایی الگوهای متنی برای NER
• 44. استفاده از عبارات منظم (Regular Expressions) برای NER
• 45. چالش‌های روش‌های قانون‌محور
• 46. روش‌های آماری در NER
• 47. مدل‌های مبتنی بر برچسب‌گذاری ترتیبی (Sequential Labeling Models)
• 48. ماشین‌های وضعیت متناهی (Finite State Machines - FSMs)
• 49. مدل مارکوف پنهان (Hidden Markov Models - HMMs)
• 50. میدان‌های تصادفی شرطی (Conditional Random Fields - CRFs)
• 51. آموزش و ارزیابی مدل‌های آماری NER
• 52. آموزش مدل‌های مبتنی بر ویژگی (Feature-based Models)
• 53. استخراج ویژگی برای NER (تعداد حروف، پسوند/پیشوند، کلمه قبلی/بعدی و ...)
• 54. یادگیری ماشینی برای NER
• 55. روش‌های طبقه‌بندی (Classification) برای NER
• 56. الگوریتم‌های SVM (Support Vector Machines) برای NER
• 57. الگوریتم‌های Naive Bayes برای NER
• 58. الگوریتم‌های Logistic Regression برای NER
• 59. آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی
• 60. ارزیابی مدل‌های NER
• 61. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score)
• 62. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 63. روش‌های پیشرفته در NER
• 64. معرفی یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 65. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)
• 66. شبکه‌های حافظه کوتاه-بلند (Long Short-Term Memory - LSTMs)
• 67. واحد بازگشتی گیت‌دار (Gated Recurrent Units - GRUs)
• 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks - CNNs) در NER
• 69. مدل‌های مبتنی بر Embedding کلمات
• 70. Word2Vec
• 71. GloVe
• 72. FastText
• 73. ترکیب Embedding با مدل‌های Deep Learning
• 74. مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
• 75. معماری Attention
• 76. مدل‌های BERT
• 77. مدل‌های GPT
• 78. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 79. کاربرد مدل‌های ترانسفورمر در NER
• 80. استفاده از کتابخانه‌های Deep Learning برای NER
• 81. پیاده‌سازی NER با TensorFlow/Keras
• 82. پیاده‌سازی NER با PyTorch
• 83. استفاده از کتابخانه spaCy برای NER با مدل‌های پیشرفته
• 84. مدل‌های NER سفارشی
• 85. آموزش مدل NER با داده‌های سفارشی
• 86. برچسب‌گذاری داده‌ها برای NER
• 87. ابزارهای برچسب‌گذاری داده (مانند Prodigy, Doccano)
• 88. استراتژی‌های برچسب‌گذاری
• 89. آموزش تقویتی (Reinforcement Learning) در NER (مقدماتی)
• 90. NER در زبان فارسی
• 91. چالش‌های NER برای زبان فارسی (عدم وجود حروف صدادار، پیچیدگی صرفی و نحوی)
• 92. داده‌های فارسی برای NER
• 93. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای زبان فارسی
• 94. Fine-tuning مدل‌های موجود برای NER فارسی
• 95. پیاده‌سازی NER فارسی با spaCy
• 96. پیاده‌سازی NER فارسی با کتابخانه‌های دیگر
• 97. کاربردهای پیشرفته NER
• 98. NER برای استخراج اطلاعات (Information Extraction)
• 99. NER در تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 100. NER در سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs