کتاب صوتی کاربرد مدل‌های زبانی در کشف و تفسیر احساسات

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد مدل‌های زبانی در کشف و تفسیر احساسات

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدل‌های زبانی برای تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات مدل‌های زبانی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی آماری در پردازش زبان طبیعی
• 3. ساختارهای داده‌ای برای نمایش متن
• 4. روش‌های پیش‌پردازش متن (پاکسازی، توکنایز کردن)
• 5. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
• 6. ریشه‌یابی کلمات (Stemming and Lemmatization)
• 7. مدل‌سازی زبانی مبتنی بر شمارش (N-grams)
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شمارش و بافت
• 9. مفهوم بردار کلمات (Word Embeddings)
• 10. انواع مدل‌های بردار کلمات (Word2Vec, GloVe)
• 11. آموزش مدل‌های بردار کلمات بر روی داده‌های فارسی
• 12. مفهوم نمایش متنی (Text Representation)
• 13. روش‌های Bag-of-Words و TF-IDF
• 14. کاربرد TF-IDF در تحلیل متنی
• 15. مبانی تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 16. انواع رویکردهای تحلیل احساسات (قانون‌گرا، یادگیری ماشین)
• 17. تحلیل احساسات با رویکرد قانون‌گرا (Lexicon-based)
• 18. ساخت واژگان احساسات فارسی
• 19. قوانین استخراج احساسات از متن
• 20. محدودیت‌های رویکرد قانون‌گرا
• 21. مبانی یادگیری ماشین در تحلیل احساسات
• 22. دسته‌بندی‌کننده‌های خطی (مانند SVM, Logistic Regression)
• 23. آموزش دسته‌بندی‌کننده‌ها با داده‌های برچسب‌دار
• 24. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی (دقت، صحت، بازیابی)
• 25. مفهوم شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
• 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 27. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTMs)
• 28. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRUs)
• 29. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای متن
• 30. معماری‌های ترکیبی برای تحلیل احساسات
• 31. مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
• 32. مفهوم Self-Attention
• 33. معماری BERT و کاربردهای آن
• 34. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترانسفورمر
• 35. تحلیل احساسات چندوجهی (Multimodal Sentiment Analysis)
• 36. استخراج ویژگی از داده‌های صوتی و تصویری
• 37. ترکیب اطلاعات از منابع مختلف
• 38. مفاهیم مرتبط با تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 39. تحلیل احساسات توییت‌ها و پست‌ها
• 40. شناسایی نظرات کاربران درباره محصولات و خدمات
• 41. کاربرد تحلیل احساسات در بازاریابی دیجیتال
• 42. تحلیل احساسات در حوزه سلامت و پزشکی
• 43. شناسایی نظرات بیماران و پزشکان
• 44. کاربرد در تحقیقات علمی و پژوهشی
• 45. تحلیل احساسات در حوزه اخبار و رسانه
• 46. شناسایی جهت‌گیری اخبار و مقالات
• 47. کاربرد در پیش‌بینی روندهای اجتماعی
• 48. پردازش زبان فارسی در تحلیل احساسات
• 49. چالش‌های زبان فارسی در تحلیل احساسات
• 50. منابع داده‌های فارسی برای تحلیل احساسات
• 51. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای تحلیل احساسات فارسی
• 52. استفاده از Hugging Face Transformers برای فارسی
• 53. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل احساسات با TensorFlow/PyTorch
• 54. آموزش مدل‌های سفارشی برای زبان فارسی
• 55. مدیریت داده‌های ناهمگون و نویزدار
• 56. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 57. مدل‌سازی احساسات پیچیده (مانند طنز، کنایه)
• 58. تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ (Large-scale Sentiment Analysis)
• 59. استفاده از پردازش توزیع‌شده (Distributed Computing)
• 60. چالش‌های اخلاقی در تحلیل احساسات
• 61. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
• 62. سوگیری در مدل‌های تحلیل احساسات
• 63. روش‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها
• 64. کاربرد تحلیل احساسات در خدمات مشتریان
• 65. خودکارسازی پاسخگویی به سوالات متداول
• 66. شناسایی نیازهای مشتریان از طریق بازخوردها
• 67. تحلیل احساسات در حوزه آموزش
• 68. ارزیابی دوره‌های آموزشی بر اساس نظرات دانشجویان
• 69. شناسایی نقاط قوت و ضعف محتوای آموزشی
• 70. کاربرد تحلیل احساسات در مدیریت بحران
• 71. رصد افکار عمومی در شرایط بحرانی
• 72. شناسایی شایعات و اطلاعات نادرست
• 73. تحلیل احساسات در حوزه گردشگری
• 74. ارزیابی جاذبه‌های گردشگری بر اساس نظرات مسافران
• 75. شناسایی نیازهای گردشگران
• 76. کاربرد تحلیل احساسات در تحلیل بازار سهام
• 77. پیش‌بینی روند قیمت سهام بر اساس اخبار و نظرات
• 78. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی
• 79. رصد افکار عمومی نسبت به سیاست‌ها و نامزدها
• 80. شناسایی موضوعات داغ در فضای سیاسی
• 81. مطالعه موردی: تحلیل احساسات یک پلتفرم آموزشی ایرانی
• 82. جمع‌آوری داده‌های مرتبط با پلتفرم
• 83. پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها
• 84. آموزش و ارزیابی مدل تحلیل احساسات
• 85. تفسیر نتایج و ارائه راهکارها
• 86. کاربرد مدل‌های زبانی در کشف جنبه‌های احساسی
• 87. شناسایی جنبه‌های خاص مورد بحث در متن
• 88. استخراج روابط بین جنبه‌ها و احساسات
• 89. تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه (Aspect-based Sentiment Analysis)
• 90. مدل‌سازی پیشرفته برای ABSA
• 91. چالش‌های ABSA در زبان فارسی
• 92. کاربرد مدل‌های زبانی در تفسیر احساسات عمیق‌تر
• 93. شناسایی احساسات پنهان و ضمنی
• 94. مدل‌سازی احساسات پویا در طول زمان
• 95. تحلیل احساسات در گفت‌وگوها (Dialogue Sentiment Analysis)
• 96. مدل‌سازی تعاملات و پاسخ‌ها
• 97. کاربرد در چت‌بات‌های هوشمند
• 98. بررسی مدل‌های زبانی پیشرفته برای درک احساسات
• 99. مدل‌های مبتنی بر دانش (Knowledge-based Models)
• 100. ادغام دانش خارجی در مدل‌های زبانی