کتاب صوتی ROUGE: ارزیابی دقیق و جامع خلاصه‌سازی متنی با رویکردهای جدید

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ROUGE: ارزیابی دقیق و جامع خلاصه‌سازی متنی با رویکردهای جدید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: معیارهای ارزیابی (Perplexity, BLEU, ROUGE)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خلاصه‌سازی متنی و ارزیابی آن
• 2. مفاهیم پایه در پردازش زبان طبیعی
• 3. انواع خلاصه‌سازی متنی: استخراجی و چکیده‌ای
• 4. معیارهای سنتی ارزیابی خلاصه‌سازی: دقت و بازیابی
• 5. شاخص ROUGE: اصول و مبانی
• 6. کاربرد ROUGE-N در ارزیابی خلاصه‌سازی
• 7. ROUGE-L: مزایا و محدودیت‌ها
• 8. ROUGE-SU: پوشش واژگان و توالی
• 9. روش‌های نوین ارزیابی خلاصه‌سازی
• 10. ارزیابی خلاصه‌سازی چند سندی
• 11. چالش‌های ارزیابی خلاصه‌سازی در زبان فارسی
• 12. پیش‌پردازش متن برای ارزیابی خلاصه‌سازی
• 13. پاک‌سازی متن و حذف نویز
• 14. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 15. مدل‌سازی زبان در خلاصه‌سازی
• 16. مدل‌های آماری برای خلاصه‌سازی
• 17. مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق
• 18. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در خلاصه‌سازی
• 19. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
• 20. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
• 21. معماری ترنسفورمر و کاربرد آن در خلاصه‌سازی
• 22. توجه (Attention Mechanism) در مدل‌های خلاصه‌سازی
• 23. مدل‌های مبتنی بر ترنسفورمر: BERT و GPT
• 24. کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در خلاصه‌سازی
• 25. آموزش مدل‌های خلاصه‌سازی
• 26. مجموعه داده‌های استاندارد برای آموزش
• 27. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های خلاصه‌سازی
• 28. ارزیابی در مقابل مجموعه داده‌های آزمایشی
• 29. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 30. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های خلاصه‌سازی
• 32. کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل
• 33. روش‌های کوانتیزاسیون مدل
• 34. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 35. تکنیک‌های تولید خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 36. تولید متن با مدل‌های زبانی
• 37. روش‌های نمونه‌برداری در تولید متن
• 38. مدیریت انسجام در خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 39. ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی چکیده‌ای
• 40. شکاف معنایی بین متن اصلی و خلاصه
• 41. تکنیک‌های تولید خلاصه‌های خلاقانه
• 42. خلاصه‌سازی تعاملی و مبتنی بر بازخورد
• 43. ارزیابی خلاصه‌سازی در حوزه‌های تخصصی
• 44. خلاصه‌سازی متون علمی و پژوهشی
• 45. خلاصه‌سازی اخبار و گزارش‌ها
• 46. خلاصه‌سازی اسناد حقوقی و قضایی
• 47. خلاصه‌سازی متون پزشکی و بالینی
• 48. خلاصه‌سازی متون فنی و مهندسی
• 49. خلاصه‌سازی متون ادبی و داستانی
• 50. ملاحظات اخلاقی در خلاصه‌سازی متنی
• 51. حفظ حقوق مولف و مالکیت معنوی
• 52. جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست
• 53. شفافیت در فرآیند خلاصه‌سازی
• 54. ارزیابی خلاصه‌سازی با معیارهای انسانی
• 55. آزمون‌های کاربردپذیری و رضایت کاربر
• 56. مقایسه معیارهای خودکار و انسانی
• 57. تحلیل خطاهای رایج در خلاصه‌سازی
• 58. شناسایی و طبقه‌بندی انواع خطا
• 59. روش‌های رفع خطاهای متداول
• 60. نقش زبان‌شناسی در بهبود خلاصه‌سازی
• 61. تحلیل نحوی و معنایی در خلاصه‌سازی
• 62. کاربرد دانش زمینه‌ای در خلاصه‌سازی
• 63. خلاصه‌سازی با استفاده از گراف‌های دانش
• 64. مدل‌های مبتنی بر گراف در خلاصه‌سازی
• 65. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 66. ادغام اطلاعات چندوجهی در خلاصه‌سازی
• 67. خلاصه‌سازی تصاویر و ویدئوها
• 68. خلاصه‌سازی اسناد چندزبانه
• 69. چالش‌های ارزیابی خلاصه‌سازی در زبان فارسی (ادامه)
• 70. توسعه معیارهای ارزیابی بومی برای فارسی
• 71. استفاده از منابع زبانی فارسی
• 72. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 73. کاربرد زبان فارسی در مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 74. تنظیم دقیق مدل‌های جهانی برای فارسی
• 75. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی فارسی
• 76. توسعه مجموعه داده‌های خلاصه‌سازی فارسی
• 77. روش‌های ارزیابی خلاصه‌سازی در کاربردهای عملی
• 78. خلاصه‌سازی برای دستیارهای صوتی
• 79. خلاصه‌سازی برای موتورهای جستجو
• 80. خلاصه‌سازی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. خلاصه‌سازی برای تحلیل احساسات
• 82. خلاصه‌سازی برای سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 83. آینده پژوهش در زمینه خلاصه‌سازی متنی
• 84. روندهای نوظهور در ارزیابی خلاصه‌سازی
• 85. توسعه معیارهای ارزیابی غیرخطی
• 86. خلاصه‌سازی با قابلیت توضیح‌پذیری (Explainable Summarization)
• 87. مدل‌های خلاصه‌سازی خودکار و پویا
• 88. خلاصه‌سازی مبتنی بر نیاز کاربر
• 89. ارزیابی خلاصه‌سازی در مقیاس بزرگ
• 90. بهبود کارایی و سرعت الگوریتم‌های خلاصه‌سازی
• 91. نقش خلاصه‌سازی در مدیریت اطلاعات
• 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده