کتاب صوتی تکنیک‌های پیشرفته خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته خلاصه‌سازی متن با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: AI in Text Summarization

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه: اهمیت خلاصه‌سازی متن
• 2. انواع خلاصه‌سازی متن: استخراجی و انتزاعی
• 3. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تعریف و معماری
• 4. تاریخچه مختصر LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 5. چرا LLMs برای خلاصه‌سازی مناسب هستند؟
• 6. مفاهیم کلیدی در LLMs: توکن‌سازی و جاسازی (Embeddings)
• 7. معماری ترنسفورمر: ستون فقرات LLMs
• 8. مکانیزم توجه (Attention Mechanism) و نقش آن
• 9. ترنسفورمرهای اولیه: BERT و GPT
• 10. مدل‌های زبانی تولیدی (Generative LLMs)
• 11. مدل‌های زبانی استخراجی (Extractive LLMs)
• 12. چالش‌های خلاصه‌سازی متن سنتی
• 13. مزایای خلاصه‌سازی با LLMs نسبت به روش‌های سنتی
• 14. انواع تسک‌های خلاصه‌سازی: تک سندی و چند سندی
• 15. خلاصه‌سازی تک سندی: متدها و تکنیک‌ها
• 16. خلاصه‌سازی چند سندی: متدها و تکنیک‌ها
• 17. ارزیابی کیفیت خلاصه‌ها: معیارهای ROUGE
• 18. معیارهای ارزیابی دیگر: METEOR، BLEU و ...
• 19. نقاط ضعف معیارهای خودکار ارزیابی
• 20. ارزیابی انسانی خلاصه‌ها
• 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) LLMs برای خلاصه‌سازی
• 22. مجموعه‌داده‌های رایج برای آموزش خلاصه‌سازی
• 23. انتخاب مدل مناسب برای وظیفه خلاصه‌سازی
• 24. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 25. مدیریت طول متن ورودی و محدودیت‌های LLMs
• 26. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای خلاصه‌سازی
• 27. پاکسازی متن: حذف نویز و اطلاعات اضافی
• 28. نرمال‌سازی متن: یکسان‌سازی فرمت‌ها
• 29. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (Named Entity Recognition) در خلاصه‌سازی
• 30. نقش پیونددهی دانش (Knowledge Linking) در خلاصه‌سازی
• 31. استفاده از دانش خارجی برای بهبود خلاصه‌سازی
• 32. خلاصه‌سازی مبتنی بر گراف (Graph-based Summarization)
• 33. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق در خلاصه‌سازی
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) و LSTM در خلاصه‌سازی
• 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) در خلاصه‌سازی
• 36. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر برای خلاصه‌سازی انتزاعی
• 37. مدل‌های encoder-decoder در خلاصه‌سازی
• 38. مدل‌های encoder-decoder با مکانیزم توجه
• 39. مدل‌های decoder-only (مانند GPT) برای خلاصه‌سازی
• 40. مدل‌های encoder-only (مانند BERT) برای خلاصه‌سازی استخراجی
• 41. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling) در تولید خلاصه‌های انتزاعی
• 42. جستجوی پرتوی (Beam Search) برای تولید خلاصه‌های بهتر
• 43. جریمه تکرار (Repetition Penalty) در خلاصه‌های تولیدی
• 44. تکنیک‌های کنترل طول خلاصه
• 45. مدل‌های خلاصه‌سازی برای متون طولانی
• 46. روش‌های خلاصه‌سازی سلسله مراتبی (Hierarchical Summarization)
• 47. خلاصه‌سازی اسناد بسیار طولانی: چالش‌ها
• 48. روش‌های مبتنی بر بخش‌بندی (Chunking)
• 49. مدل‌های خلاصه‌سازی با حافظه بلند مدت
• 50. استفاده از بازخورد کاربر برای بهبود خلاصه‌سازی
• 51. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در خلاصه‌سازی
• 52. تنظیم LLMs با اصول اخلاقی در خلاصه‌سازی
• 53. سوگیری (Bias) در LLMs و تأثیر آن بر خلاصه‌ها
• 54. تشخیص و کاهش سوگیری در خلاصه‌سازی
• 55. شفافیت (Transparency) در فرآیند خلاصه‌سازی
• 56. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌های خلاصه‌سازی
• 57. خلاصه‌سازی خلاقانه و نوآورانه
• 58. خلاصه‌سازی برای اهداف خاص: اخبار، مقالات علمی، مکالمات
• 59. خلاصه‌سازی اخبار: سرعت و دقت
• 60. خلاصه‌سازی مقالات علمی: حفظ اطلاعات تخصصی
• 61. خلاصه‌سازی مکالمات: استخراج نکات کلیدی
• 62. خلاصه‌سازی خلاصه‌ها (Summarizing Summaries)
• 63. تولید خلاصه‌های سفارشی (Customizable Summaries)
• 64. خلاصه‌سازی بر اساس علایق کاربر
• 65. خلاصه‌سازی برای مخاطبان مختلف
• 66. خلاصه‌سازی با در نظر گرفتن سبک نگارش
• 67. تکنیک‌های خلاصه‌سازی برای زبان فارسی
• 68. چالش‌های پردازش زبان طبیعی فارسی
• 69. منابع و مجموعه داده‌های فارسی برای خلاصه‌سازی
• 70. بهینه‌سازی مدل‌های LLMs برای زبان فارسی
• 71. خلاصه‌سازی پرسش-محور (Query-focused Summarization)
• 72. خلاصه‌سازی مبتنی بر سؤالات کلیدی
• 73. خلاصه‌سازی تعاملی (Interactive Summarization)
• 74. نقش LLMs در ابزارهای خلاصه‌سازی خودکار
• 75. کاربردهای تجاری خلاصه‌سازی با LLMs
• 76. خلاصه‌سازی برای بهبود خوانایی و درک مطلب
• 77. خلاصه‌سازی برای جستجوی اطلاعات
• 78. خلاصه‌سازی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 79. خلاصه‌سازی برای تلخیص محتوای شبکه‌های اجتماعی
• 80. خلاصه‌سازی برای تولید محتوای کوتاه
• 81. آینده خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 82. چالش‌های پیش رو و تحقیقات آتی
• 83. مدل‌های LLMs نسل بعد و تأثیر آنها بر خلاصه‌سازی
• 84. خودکارسازی کامل فرآیند خلاصه‌سازی
• 85. مدل‌های خلاصه‌سازی چندوجهی (Multimodal Summarization)
• 86. خلاصه‌سازی ویدئو و صدا با LLMs
• 87. خلاصه‌سازی مبتنی بر عامل (Agent-based Summarization)
• 88. تمرکز بر کارایی و مقیاس‌پذیری در خلاصه‌سازی
• 89. پیاده‌سازی عملی خلاصه‌سازی با LLMs
• 90. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 91. مسائل مربوط به مالکیت معنوی خلاصه‌ها
• 92. آزمایش و ارزیابی مستمر مدل‌های خلاصه‌سازی
• 93. توسعه ابزارهای کاربرپسند برای خلاصه‌سازی
• 94. نقش جوامع متن‌باز در پیشرفت خلاصه‌سازی
• 95. پایان.