سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استخراج احساسات از داده‌های متنی با استفاده از LLMs

کتاب استخراج احساسات از داده‌های متنی با استفاده از LLMs

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج احساسات از داده‌های متنی با استفاده از LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و استخراج احساسات
  • 2. مبانی استخراج احساسات: تعریف و اهمیت
  • 3. انواع تحلیل احساسات: مبتنی بر لغت‌نامه، یادگیری ماشین، و رویکردهای ترکیبی
  • 4. روش‌های مبتنی بر لغت‌نامه برای تحلیل احساسات
  • 5. مبانی لغت‌نامه‌های احساسات در زبان فارسی
  • 6. ساخت لغت‌نامه‌های احساسات سفارشی برای کاربردهای خاص
  • 7. محدودیت‌های رویکردهای مبتنی بر لغت‌نامه
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در استخراج احساسات
  • 9. ویژگی‌های متنی برای مدل‌های استخراج احساسات
  • 10. تکنیک‌های مهندسی ویژگی: TF-IDF، Bag-of-Words
  • 11. روش‌های طبقه‌بندی متن برای تحلیل احساسات: رگرسیون لجستیک
  • 12. روش‌های طبقه‌بندی متن برای تحلیل احساسات: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. روش‌های طبقه‌بندی متن برای تحلیل احساسات: درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی برای پردازش زبان طبیعی
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل احساسات
  • 16. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) و GRU
  • 17. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای استخراج ویژگی‌های متنی
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 19. معماری ترنسفورمر و مکانیسم توجه
  • 20. مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش‌دیده: BERT
  • 21. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های ترنسفورمر برای استخراج احساسات
  • 22. استفاده از مدل‌های LLM برای استخراج احساسات در زبان فارسی
  • 23. چالش‌های پردازش زبان فارسی در استخراج احساسات
  • 24. آماده‌سازی داده‌ها و پیش‌پردازش متن فارسی
  • 25. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن فارسی
  • 26. حذف کلمات توقف و ریشه‌یابی در فارسی
  • 27. مدیریت املا و غلط‌های املایی در متن فارسی
  • 28. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های احساسات فارسی
  • 29. معیارهای ارزیابی مدل‌های استخراج احساسات
  • 30. دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، و بازیابی (Recall)
  • 31. امتیاز F1 و ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 32. ارزیابی مدل‌های احساسات چندکلاسه
  • 33. تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ
  • 34. استخراج احساسات از شبکه‌های اجتماعی (توییتر، اینستاگرام)
  • 35. چالش‌های تحلیل احساسات در داده‌های نویزدار شبکه‌های اجتماعی
  • 36. تحلیل احساسات در نظرات کاربران و بازخوردها
  • 37. کاربرد تحلیل احساسات در سنجش رضایت مشتری
  • 38. تحلیل احساسات در اخبار و مقالات خبری
  • 39. تحلیل احساسات در متون ادبی و شعر
  • 40. استخراج احساسات از طریق عبارات و اصطلاحات خاص
  • 41. شناسایی طعنه و کنایه در تحلیل احساسات
  • 42. مدیریت ابهام معنایی در استخراج احساسات
  • 43. استخراج احساسات در متن‌های طولانی
  • 44. تکنیک‌های خلاصه‌سازی برای تحلیل احساسات
  • 45. استخراج احساسات در داده‌های چندزبانه
  • 46. ترجمه ماشینی و تحلیل احساسات
  • 47. استفاده از مدل‌های چندزبانه برای استخراج احساسات
  • 48. مدیریت بایاس در مدل‌های استخراج احساسات
  • 49. شناسایی و کاهش بایاس جنسیتی و نژادی
  • 50. تکنیک‌های بایاس‌زدایی در مدل‌های LLM
  • 51. اخلاق در تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی
  • 52. حریم خصوصی داده‌ها در تحلیل احساسات
  • 53. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های استخراج احساسات
  • 54. مدل‌های پیشرفته استخراج احساسات
  • 55. استخراج جنبه‌محور احساسات (Aspect-Based Sentiment Analysis)
  • 56. شناسایی جنبه‌ها و نظرات مرتبط با آن‌ها
  • 57. مدل‌های استخراج احساسات پویا (Dynamic Sentiment Analysis)
  • 58. تحلیل احساسات در طول زمان
  • 59. استخراج احساسات با استفاده از گراف دانش
  • 60. ترکیب گراف دانش با مدل‌های LLM
  • 61. مدل‌های استخراج احساسات برای زبان‌های کم‌منبع
  • 62. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 63. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 64. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 65. کاربردهای پیشرفته استخراج احساسات
  • 66. تحلیل احساسات در حوزه سلامت روان
  • 67. شناسایی نشانه‌های افسردگی و اضطراب از متن
  • 68. تحلیل احساسات در حوزه مالی و اقتصادی
  • 69. پیش‌بینی روند بازار با تحلیل احساسات
  • 70. تحلیل احساسات در حوزه سیاسی و اجتماعی
  • 71. رصد افکار عمومی و تحلیل مولفه‌های اجتماعی
  • 72. استخراج احساسات در حوزه آموزش و پرورش
  • 73. ارزیابی بازخورد دانشجویان و اساتید
  • 74. ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز برای استخراج احساسات
  • 75. NLTK و SpaCy برای پردازش زبان طبیعی
  • 76. Hugging Face Transformers برای مدل‌های LLM
  • 77. PyTorch و TensorFlow برای پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 78. آموزش و پیاده‌سازی عملی یک مدل استخراج احساسات
  • 79. انتخاب داده‌های مناسب برای آموزش
  • 80. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 81. آموزش و ارزیابی مدل انتخاب شده
  • 82. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 83. تفسیر نتایج و تحلیل خطاها
  • 84. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس صنعتی
  • 85. نکات تکمیلی و روندهای آینده در استخراج احساسات
  • 86. تحلیل احساسات از روی تصاویر و ویدئوها (Multimodal Sentiment Analysis)
  • 87. یادگیری تقویتی در پردازش زبان طبیعی
  • 88. مدل‌های زبانی مولد و کاربردهای آن‌ها
  • 89. احترام به مقدسات و آموزه‌های دینی در تحلیل احساسات
  • 90. پرهیز از ترویج روابط خارج از چارچوب شرع
  • 91. عدم ترویج پوشش نامناسب و بی‌حجابی
  • 92. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در تحلیل داده‌ها
  • 93. محافظت از داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
  • 94. تحلیل احساسات در چارچوب خانواده ایرانی-اسلامی
  • 95. پرهیز از ترویج فرقه‌های انحرافی و شبه‌عرفانی
  • 96. عدم ترویج محتوای ضد ایرانی و نژادپرستی
  • 97. تأکید بر منافع ملی و چارچوب رسمی در تحلیل سیاسی
  • 98. انطباق با مقررات بانک مرکزی در تحلیل مالی
  • 99. پرهیز از ترویج طب جایگزین غیرعلمی
  • 100. کاربرد تحلیل احساسات در راستای اهداف فرهنگی و اجتماعی

📚 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.