سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متون کشاورزی

کتاب کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متون کشاورزی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل متون کشاورزی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: آموزش و پژوهش در حوزه غذا و کشاورزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 2. مبانی NLP
  • 3. تاریخچه NLP
  • 4. چالش های NLP در زبان فارسی
  • 5. کاربرد NLP در حوزه های مختلف
  • 6. چرا NLP برای تحلیل متون کشاورزی مهم است؟
  • 7. اهمیت تحلیل متون کشاورزی
  • 8. چالش های تحلیل متون کشاورزی
  • 9. فرصت های NLP در کشاورزی
  • 10. مروری بر انواع متون کشاورزی (مقالات، گزارش ها، اخبار، وبلاگ ها، دستورالعمل ها، داده های مزرعه)
  • 11. مبانی زبان شناسی برای NLP
  • 12. مبانی زبان شناسی زبانی
  • 13. ساختار زبان
  • 14. نحو (Syntax)
  • 15. معناشناسی (Semantics)
  • 16. کاربردشناسی (Pragmatics)
  • 17. مبانی زبان شناسی محاسباتی
  • 18. توکن سازی (Tokenization)
  • 19. حذف کلمات پرت (Stop Word Removal)
  • 20. ریشه یابی (Stemming)
  • 21. لماتی سازی (Lemmatization)
  • 22. برچسب گذاری اجزای کلام (Part-of-Speech Tagging - POS Tagging)
  • 23. شناسایی موجودیت های نام دار (Named Entity Recognition - NER)
  • 24. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
  • 25. تجزیه عبارت (Constituency Parsing)
  • 26. مدل های زبانی (Language Models)
  • 27. ابزارها و کتابخانه های NLP
  • 28. معرفی ابزارهای رایج NLP (NLTK, spaCy, Stanford CoreNLP)
  • 29. نصب و پیکربندی ابزارها
  • 30. کار با کتابخانه های NLP در پایتون
  • 31. مقدمه ای بر کتابخانه های تخصصی NLP برای زبان فارسی (Hazm, Parsivar)
  • 32. کار با Hazm
  • 33. کار با Parsivar
  • 34. استفاده از مدل های زبانی از پیش آموزش دیده (Pre-trained Language Models)
  • 35. معرفی ترانسفورمرها (Transformers)
  • 36. معرفی BERT و مدل های مشابه
  • 37. کار با مدل های ترانسفورمر برای زبان فارسی
  • 38. جمع آوری و پیش پردازش داده های متنی کشاورزی
  • 39. روش های جمع آوری متون کشاورزی (وب اسکرپینگ، پایگاه های داده، API ها)
  • 40. قوانین و ملاحظات اخلاقی در جمع آوری داده
  • 41. پاکسازی متون (حذف کاراکترهای خاص، علائم نگارشی، تگ های HTML)
  • 42. استانداردسازی متن (تبدیل به حروف کوچک، حذف فاصله های اضافی)
  • 43. مدیریت داده های نامنظم و ناقص
  • 44. انواع فرمت های داده متنی (TXT, CSV, JSON, XML)
  • 45. تبدیل فرمت های مختلف داده
  • 46. ذخیره سازی و مدیریت مجموعه داده های متنی
  • 47. تکنیک های استخراج اطلاعات از متون کشاورزی
  • 48. استخراج کلیدواژه (Keyword Extraction)
  • 49. روش های مبتنی بر فرکانس (TF-IDF)
  • 50. روش های مبتنی بر گراف (TextRank)
  • 51. روش های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 52. استخراج مفاهیم (Concept Extraction)
  • 53. استخراج روابط (Relation Extraction)
  • 54. شناسایی ارتباط بین موجودیت های نام دار
  • 55. استخراج حقایق (Fact Extraction)
  • 56. استخراج داده های ساختاریافته از متن
  • 57. شناسایی و استخراج پارامترهای فنی (دما، رطوبت، pH، کود، آفت کش)
  • 58. شناسایی و استخراج نام گیاهان، آفات، بیماری ها
  • 59. شناسایی و استخراج نام انواع کودها و سموم
  • 60. شناسایی و استخراج روش های کاشت و داشت
  • 61. تحلیل احساسات و نظرات در متون کشاورزی
  • 62. مقدمه ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 63. انواع تحلیل احساسات (مثبت، منفی، خنثی)
  • 64. روش های مبتنی بر واژگان (Lexicon-based)
  • 65. روش های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning-based)
  • 66. آموزش مدل های تحلیل احساسات برای متون کشاورزی
  • 67. کاربرد تحلیل احساسات در بررسی نظرات کشاورزان، بازخورد محصولات، ارزیابی رضایت
  • 68. تحلیل احساسات در مورد محصولات کشاورزی خاص
  • 69. تحلیل احساسات در مورد روش های نوین کشاورزی
  • 70. تحلیل احساسات در مورد سیاست های دولتی مرتبط با کشاورزی
  • 71. مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 72. مقدمه ای بر مدل سازی موضوعی
  • 73. کاربرد مدل سازی موضوعی در کشف الگوهای پنهان در متون کشاورزی
  • 74. الگوریتم های مدل سازی موضوعی (LDA, LSA, NMF)
  • 75. اجرای مدل سازی موضوعی بر روی مجموعه داده های کشاورزی
  • 76. تفسیر نتایج مدل سازی موضوعی
  • 77. شناسایی موضوعات اصلی مرتبط با کشاورزی (زراعت، دامپروری، باغبانی، شیلات، گلخانه)
  • 78. شناسایی موضوعات مرتبط با چالش ها (خشکسالی، آفات، بیماری ها، کمبود آب)
  • 79. شناسایی موضوعات مرتبط با راه حل ها (کودهای نوین، روش های آبیاری، ارقام مقاوم)
  • 80. شناسایی موضوعات مرتبط با نوآوری ها (کشاورزی هوشمند، پهپادها، سنسورها)
  • 81. خلاصه سازی خودکار متون کشاورزی
  • 82. مقدمه ای بر خلاصه سازی خودکار (Automatic Text Summarization)
  • 83. انواع خلاصه سازی (انتزاعی، استخراجی)
  • 84. روش های خلاصه سازی مبتنی بر استخراج (Extractive Summarization)
  • 85. روش های خلاصه سازی مبتنی بر انتزاع (Abstractive Summarization)
  • 86. کاربرد خلاصه سازی در تولید چکیده مقالات، گزارش های تحقیقاتی، اخبار کشاورزی
  • 87. ارزیابی کیفیت خلاصه ها
  • 88. خلاصه سازی اخبار و رویدادهای مهم کشاورزی
  • 89. خلاصه سازی دستورالعمل ها و راهنماهای فنی
  • 90. خلاصه سازی یافته های تحقیقاتی
  • 91. طبقه بندی متون کشاورزی
  • 92. مقدمه ای بر طبقه بندی متون (Text Classification)
  • 93. انواع طبقه بندی (دسته بندی، برچسب گذاری)
  • 94. روش های مبتنی بر یادگیری ماشین برای طبقه بندی (SVM, Naive Bayes, Logistic Regression)
  • 95. روش های مبتنی بر شبکه های عصبی (CNN, RNN, LSTM)
  • 96. آموزش مدل های طبقه بندی برای متون کشاورزی
  • 97. کاربرد طبقه بندی در دسته بندی مقالات، اخبار، پرسش و پاسخ ها
  • 98. طبقه بندی متون بر اساس نوع محصول (گندم، برنج، ذرت)
  • 99. طبقه بندی متون بر اساس نوع فعالیت (زراعت، دامپروری، باغبانی)
  • 100. طبقه بندی متون بر اساس نوع مشکل (بیماری، آفت، کمبود مواد مغذی)

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.