فلش‌کارت‌های آموزشی تشخیص موجودیت‌های نام‌دار (NER) در متون با NLP

📚 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)