دوره ۱۰۰ اصل کاربردی زبان‌شناسی برای NLP: تسلط بر ساختواژه و نحو برای ساخت مدل‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ۱۰۰ اصل کاربردی زبان‌شناسی برای NLP: تسلط بر ساختواژه و نحو برای ساخت مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: مبانی زبان‌شناسی برای NLP

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و زبان‌شناسی
• 2. نیاز به دانش زبان‌شناسی در NLP
• 3. مروری بر سطوح تحلیل زبان: آواشناسی، صرف، نحو، معناشناسی، پراگماتیک
• 4. مفاهیم پایه در آواشناسی و واج‌شناسی (Phonetics & Phonology)
• 5. مورفولوژی: مطالعه ساختار کلمات
• 6. واژه و تکواژ (Word and Morpheme)
• 7. انواع تکواژ: آزاد و وابسته
• 8. ریشه، ساقه و وند (Root, Stem and Affix)
• 9. وندها: پیشوند، پسوند، میانوند، پیراموند
• 10. تکواژهای اشتقاقی و تصریفی (Derivational vs. Inflectional Morphemes)
• 11. تحلیل تکواژی (Morphological Analysis)
• 12. ریشه‌یابی (Lemmatization)
• 13. ریشه‌یابی در مقابل ساقه‌یابی (Lemmatization vs. Stemming)
• 14. مدل‌های مورفولوژیک برای NLP
• 15. دسته‌بندی کلمات (Part-of-Speech Tagging - POS)
• 16. مجموعه‌های برچسب POS استاندارد (Standard POS Tagsets)
• 17. روش‌های مبتنی بر قواعد برای برچسب‌زنی POS
• 18. روش‌های آماری برای برچسب‌زنی POS
• 19. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models - HMMs) برای POS
• 20. شبکه‌های عصبی برای برچسب‌زنی POS
• 21. ارزیابی عملکرد برچسب‌زنی POS
• 22. نحو: مطالعه ساختار جملات
• 23. قواعد دستوری (Grammatical Rules)
• 24. درخت‌های تجزیه (Parse Trees)
• 25. دستور مستقل از متن (Context-Free Grammar - CFG)
• 26. گرامر وابستگی (Dependency Grammar)
• 27. تفاوت‌های بین CFG و Dependency Grammar
• 28. تجزیه‌گرها (Parsers)
• 29. تجزیه بالا به پایین (Top-Down Parsing)
• 30. تجزیه پایین به بالا (Bottom-Up Parsing)
• 31. الگوریتم CYK (Cocke-Younger-Kasami)
• 32. الگوریتم Earley
• 33. تجزیه وابستگی (Dependency Parsing)
• 34. روش‌های مبتنی بر انتقال (Transition-Based Parsing)
• 35. روش‌های مبتنی بر گراف (Graph-Based Parsing)
• 36. ویژگی‌های مورد استفاده در تجزیه وابستگی
• 37. مدل‌های یادگیری ماشین برای تجزیه
• 38. دستورهای گسترش یافته (Augmented Grammars)
• 39. ویژگی‌ها و توافق (Features and Agreement)
• 40. مفهوم وحدت (Unification)
• 41. گرامرهای مبتنی بر وحدت (Unification-Based Grammars)
• 42. ساختمان ویژگی (Feature Structures)
• 43. گرامر ساختار عبارت (Phrase Structure Grammar)
• 44. اصل X-bar
• 45. محدودیت‌های گرامرهای مستقل از متن
• 46. گرامرهای حساس به متن (Context-Sensitive Grammars)
• 47. گرامر دسته (Category Grammar)
• 48. گرامر درختی مجاور (Tree-Adjoining Grammar)
• 49. تبدیل جملات (Sentence Transformation)
• 50. جنبه‌های معنایی (Semantic Aspects)
• 51. بازنمایی معنایی (Semantic Representation)
• 52. منطق مرتبه اول (First-Order Logic - FOL)
• 53. شبکه‌های معنایی (Semantic Networks)
• 54. نمایش قاب (Frame Representation)
• 55. پردازش زبان طبیعی معنایی (Semantic NLP)
• 56. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition - NER)
• 57. دسته‌بندی موجودیت نام‌دار (Named Entity Classification)
• 58. استخراج روابط (Relation Extraction)
• 59. مجموعه‌های داده و معیارها برای NER و Relation Extraction
• 60. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 61. رویکردهای مبتنی بر لغت‌نامه (Lexicon-Based Approaches)
• 62. رویکردهای یادگیری ماشین برای تحلیل احساسات
• 63. پردازش متن: پاکسازی و پیش‌پردازش
• 64. توکن‌سازی (Tokenization)
• 65. حذف کلمات توقف (Stop Word Removal)
• 66. تصحیح املایی (Spell Checking)
• 67. تشخیص زبان (Language Detection)
• 68. یادگیری کلمات (Word Learning)
• 69. شبیه‌سازی معنایی (Word Similarity)
• 70. توزیع‌گرایی معنایی (Distributional Semantics)
• 71. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
• 72. Word2Vec
• 73. GloVe
• 74. FastText
• 75. مدل‌های زبانی (Language Models)
• 76. مدل‌های n-gram
• 77. تخت کردن (Smoothing)
• 78. مدل‌های زبانی عصبی (Neural Language Models)
• 79. مدل‌های ترانسفورمر (Transformer Models)
• 80. توجه به خود (Self-Attention)
• 81. مدل‌های BERT
• 82. مدل‌های GPT
• 83. تولید متن (Text Generation)
• 84. مدل‌های مولد (Generative Models)
• 85. پردازش مکالمه (Conversational AI)
• 86. مدیریت گفتگو (Dialogue Management)
• 87. درک زبان طبیعی (Natural Language Understanding - NLU)
• 88. تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation - NLG)
• 89. مجموعه‌های داده مکالمه‌ای (Conversational Datasets)
• 90. ارزیابی سیستم‌های مکالمه‌ای
• 91. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 92. رویکردهای آماری به ترجمه ماشینی
• 93. رویکردهای عصبی به ترجمه ماشینی
• 94. ارزیابی ترجمه ماشینی (BLEU Score)
• 95. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 96. خلاصه‌سازی استخراجی (Extractive Summarization)
• 97. خلاصه‌سازی انتزاعی (Abstractive Summarization)
• 98. پاسخگویی به سوال (Question Answering)
• 99. خواندن ماشینی (Machine Reading Comprehension)
• 100. مجموعه‌های داده پاسخگویی به سوال