کتاب از نظرات تا بینش‌های عملی: استخراج ویژگی‌ها و تحلیل احساسات مشتریان با LLM برای بهبود کسب‌وکار
, ,

کتاب از نظرات تا بینش‌های عملی: استخراج ویژگی‌ها و تحلیل احساسات مشتریان با LLM برای بهبود کسب‌وکار

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010936 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از نظرات تا بینش‌های عملی: استخراج ویژگی‌ها و تحلیل احساسات مشتریان با LLM برای بهبود کسب‌وکار

موضوع کلی: تحلیل احساسات و نظرات مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع میانی: استخراج ویژگی‌ها و خصوصیات محصول از نظرات مشتریان با LLM

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در تحلیل احساسات مشتریان
  • 2. اهمیت تحلیل نظرات مشتریان برای کسب‌وکار
  • 3. چالش‌های سنتی در تحلیل نظرات مشتریان
  • 4. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و پتانسیل آن‌ها
  • 5. مروری بر مقاله "From Reviews to Actionable Insights: An LLM-Based Approach for Attribute and Feature Extraction"
  • 6. اهداف دوره: از نظرات تا بینش‌های عملی
  • 7. ساختار کلی دوره
  • 8. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 9. مبانی یادگیری ماشین (ML)
  • 10. یادگیری عمیق (Deep Learning) برای NLP
  • 11. معماری‌های کلیدی LLMs: ترنسفورمرها
  • 12. مبانی ترنسفورمرها: attention mechanism
  • 13. ترنسفورمرها: encoder-decoder architecture
  • 14. مدل‌های LLM پرکاربرد: BERT, GPT, RoBERTa
  • 15. مبانی مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
  • 16. تاثیر پرامپت بر عملکرد LLM
  • 17. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت
  • 18. نحوه جمع‌آوری داده‌های نظرات مشتریان
  • 19. مراحل پیش‌پردازش متن نظرات
  • 20. پاکسازی متن: حذف نویز و کاراکترهای اضافی
  • 21. نرمال‌سازی متن: حروف کوچک، ریشه‌یابی کلمات (Stemming & Lemmatization)
  • 22. حذف کلمات توقف (Stop Words Removal)
  • 23. روش‌های توکنیزاسیون (Tokenization)
  • 24. نمایش متنی: Bag-of-Words, TF-IDF
  • 25. نمایش متنی پیشرفته: Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  • 26. نمایش متنی مدرن: contextual embeddings (ELMo, BERT Embeddings)
  • 27. مفهوم تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 28. سطوح تحلیل احساسات: جمله‌محور، سندمحور
  • 29. مدل‌های سنتی تحلیل احساسات
  • 30. محدودیت‌های مدل‌های سنتی تحلیل احساسات
  • 31. نیاز به استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction)
  • 32. چالش استخراج ویژگی‌های صریح و ضمنی
  • 33. مفهوم ویژگی (Attribute) در نظرات مشتریان
  • 34. مفهوم خصوصیت (Feature) در نظرات مشتریان
  • 35. تفکیک بین ویژگی و خصوصیت
  • 36. روش‌های دستی برای استخراج ویژگی
  • 37. روش‌های مبتنی بر قوانین (Rule-based methods)
  • 38. روش‌های آماری (Statistical methods)
  • 39. محدودیت‌های روش‌های دستی و آماری
  • 40. معرفی رویکرد LLM-based برای استخراج ویژگی
  • 41. فاز اول: شناسایی عبارات مرتبط با ویژگی/خصوصیت
  • 42. فاز دوم: دسته‌بندی و گروه‌بندی عبارات شناسایی شده
  • 43. فاز سوم: تحلیل احساسات برای هر ویژگی/خصوصیت
  • 44. پیاده‌سازی استخراج ویژگی با LLM: رویکرد Zero-shot
  • 45. پیاده‌سازی استخراج ویژگی با LLM: رویکرد Few-shot
  • 46. استفاده از LLM برای تولید نمونه‌های آموزشی (Data Augmentation)
  • 47. انتخاب LLM مناسب برای استخراج ویژگی
  • 48. تنظیم دقیق LLM (Fine-tuning) برای وظیفه استخراج ویژگی
  • 49. استراتژی‌های Fine-tuning
  • 50. ارزیابی مدل‌های استخراج ویژگی
  • 51. معیارهای ارزیابی: Precision, Recall, F1-score
  • 52. روش‌های استخراج خصوصیات منفی (Negative Feature Extraction)
  • 53. روش‌های استخراج خصوصیات مثبت (Positive Feature Extraction)
  • 54. استخراج جنبه‌ها (Aspect Extraction)
  • 55. استخراج نظرات مرتبط با جنبه‌ها (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA)
  • 56. ارتباط ABSA با استخراج ویژگی و خصوصیت
  • 57. تکنیک‌های پیشرفته ABSA با LLM
  • 58. مدل‌سازی روابط بین ویژگی‌ها
  • 59. تکنیک‌های استخراج موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition – NER)
  • 60. کاربرد NER در شناسایی نام محصولات و برندها
  • 61. کاربرد NER در شناسایی ویژگی‌های محصول
  • 62. ارتباط NER با استخراج ویژگی در LLM
  • 63. استفاده از LLM برای درک روابط معنایی (Semantic Relationships)
  • 64. استخراج سلسله‌مراتبی ویژگی‌ها (Hierarchical Feature Extraction)
  • 65. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای گروه‌بندی ویژگی‌ها
  • 66. مدل‌های خوشه‌بندی مدرن
  • 67. استفاده از LLM برای درک شدت احساسات (Sentiment Intensity)
  • 68. تحلیل احساسات چندوجهی (Multilingual Sentiment Analysis)
  • 69. تحلیل احساسات در زبان فارسی
  • 70. چالش‌های تحلیل احساسات فارسی
  • 71. مدل‌های LLM پیشرفته برای زبان فارسی
  • 72. کاربرد LLM در تولید خلاصه نظرات مشتریان
  • 73. استخراج بینش‌های عملی (Actionable Insights) از تحلیل
  • 74. تبدیل تحلیل به توصیه‌های کاربردی برای کسب‌وکار
  • 75. اولویت‌بندی مشکلات و فرصت‌ها بر اساس نظرات
  • 76. تکنیک‌های بصری‌سازی داده‌های تحلیل نظرات
  • 77. نمودارهای رایج برای نمایش احساسات و ویژگی‌ها
  • 78. داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل نظرات
  • 79. مطالعه موردی: استخراج ویژگی از نظرات کاربران یک اپلیکیشن
  • 80. مطالعه موردی: تحلیل احساسات از نظرات مشتریان یک فروشگاه آنلاین
  • 81. مطالعه موردی: بهبود محصول با استفاده از بینش‌های حاصل از نظرات
  • 82. ادغام نتایج استخراج ویژگی با سیستم‌های CRM
  • 83. ادغام نتایج تحلیل احساسات با پلتفرم‌های بازاریابی
  • 84. پیاده‌سازی واقعی: انتخاب ابزارها و کتابخانه‌ها
  • 85. مرور کتابخانه‌های NLP: NLTK, spaCy
  • 86. مرور کتابخانه‌های یادگیری عمیق: TensorFlow, PyTorch
  • 87. مرور فریم‌ورک‌های LLM: Hugging Face Transformers
  • 88. مثال عملی: پیاده‌سازی استخراج ویژگی با Hugging Face
  • 89. مثال عملی: تحلیل احساسات Aspect-Based با Hugging Face
  • 90. چالش‌های اخلاقی در تحلیل نظرات مشتریان
  • 91. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 92. سوگیری در مدل‌های LLM و تاثیر آن
  • 93. راهکارهای کاهش سوگیری در مدل‌های LLM
  • 94. آینده تحلیل نظرات مشتریان با LLMs
  • 95. روندهای نوظهور در NLP و LLM
  • 96. استفاده از LLMs برای پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 97. نقش LLMs در شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 98. مقایسه رویکرد LLM-based با روش‌های سنتی
  • 99. مزایای رویکرد LLM-based
  • 100. محدودیت‌های رویکرد LLM-based

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب از نظرات تا بینش‌های عملی: استخراج ویژگی‌ها و تحلیل احساسات مشتریان با LLM برای بهبود کسب‌وکار”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا