🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) برای کشف الگو در داده‌های متنی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و کاوش متن
• 2. مدل‌سازی موضوعی چیست و چرا اهمیت دارد؟
• 3. کاربردهای عملی مدل‌سازی موضوعی در صنعت
• 4. مفاهیم پایه: مجموعه اسناد (Corpus)، سند، واژگان و توکن
• 5. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای NLP
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NLTK, spaCy, Gensim, scikit-learn
• 7. مروری بر مبانی آمار و احتمال مورد نیاز
• 8. قضیه بیز و استنتاج بیزی
• 9. توزیع‌های احتمالاتی کلیدی: چندجمله‌ای (Multinomial)
• 10. توزیع‌های احتمالاتی کلیدی: دیریکله (Dirichlet)
• 11. جبر خطی برای NLP: بردارها و ماتریس‌ها
• 12. فضای برداری و بازنمایی هندسی متون
• 13. اولین پروژه: بارگذاری و کاوش یک مجموعه داده متنی
• 14. چالش‌های رایج در کار با داده‌های متنی
• 15. نقشه راه دوره: از مبانی تا مدل‌های پیشرفته
• 16. اهمیت و مراحل پیش‌پردازش متن
• 17. توکنیزاسیون (Tokenization): شکستن متن به کلمات و جملات
• 18. پاکسازی متن: حذف علائم نگارشی و اعداد
• 19. یکسان‌سازی حروف (Case Folding)
• 20. شناسایی و حذف ایست‌واژه‌ها (Stop Words)
• 21. ریشه‌یابی (Stemming) با استفاده از NLTK
• 22. لماتیزاسیون (Lemmatization) با استفاده از spaCy
• 23. مقایسه ریشه‌یابی و لماتیزاسیون
• 24. استخراج N-gram‌ها (Bigrams و Trigrams)
• 25. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words - BoW)
• 26. ساخت ماتریس سند-واژه (Document-Term Matrix - DTM)
• 27. مفهوم TF-IDF و کاربرد آن
• 28. پیاده‌سازی TF-IDF با scikit-learn
• 29. مدیریت پراکندگی (Sparsity) در ماتریس‌های متنی
• 30. مصورسازی داده‌های متنی: ابر کلمات (Word Clouds)
• 31. مقدمه‌ای بر مدل‌های مبتنی بر تجزیه ماتریس
• 32. تحلیل معنایی پنهان (Latent Semantic Analysis - LSA)
• 33. ریاضیات پشت LSA: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 34. پیاده‌سازی LSA با scikit-learn
• 35. تفسیر نتایج و موضوعات حاصل از LSA
• 36. مزایا و معایب مدل LSA
• 37. تحلیل معنایی پنهان احتمالاتی (Probabilistic LSA - pLSA)
• 38. مفهوم مدل‌های زایا (Generative Models)
• 39. الگوریتم امید ریاضی-بیشینه‌سازی (EM) برای pLSA
• 40. محدودیت‌های مدل pLSA
• 41. معرفی تخصیص پنهان دیریکله (Latent Dirichlet Allocation - LDA)
• 42. شهود پشت LDA: اسناد به عنوان ترکیبی از موضوعات
• 43. فرآیند زایای LDA: چگونه یک سند تولید می‌شود؟
• 44. نقش توزیع‌های دیریکله به عنوان پیشین (Prior)
• 45. استنتاج در LDA: نمونه‌برداری گیبز (Gibbs Sampling)
• 46. استنتاج در LDA: استنتاج متغیر (Variational Inference)
• 47. پیاده‌سازی LDA با کتابخانه Gensim
• 48. ساخت دیکشنری و کورپوس در Gensim
• 49. پیاده‌سازی LDA با کتابخانه scikit-learn
• 50. مقایسه پیاده‌سازی Gensim و scikit-learn
• 51. پارامترهای اصلی LDA: آلفا (Alpha) و بتا (Beta)
• 52. تأثیر آلفا بر توزیع موضوعات در اسناد
• 53. تأثیر بتا بر توزیع کلمات در موضوعات
• 54. تنظیم هایپرپارامترهای مدل LDA
• 55. چالش انتخاب تعداد بهینه موضوعات (K)
• 56. معیارهای ارزیابی یک مدل موضوعی خوب
• 57. ارزیابی کمی: معیار سرگشتگی (Perplexity)
• 58. محدودیت‌های معیار Perplexity
• 59. ارزیابی کیفی: انسجام موضوعی (Topic Coherence)
• 60. آشنایی با معیارهای انسجام: C_v, UMass
• 61. محاسبه و تفسیر امتیاز انسجام در Gensim
• 62. روش‌های یافتن تعداد بهینه موضوعات با استفاده از انسجام
• 63. تفسیر توزیع کلمات در هر موضوع
• 64. تفسیر توزیع موضوعات در هر سند
• 65. استخراج موضوع اصلی برای هر سند
• 66. مصورسازی تعاملی موضوعات با pyLDAvis
• 67. تکنیک‌های نام‌گذاری خودکار و نیمه‌خودکار موضوعات
• 68. تحلیل روند تغییر موضوعات در طول زمان
• 69. مطالعه موردی: تحلیل نظرات مشتریان
• 70. مطالعه موردی: استخراج موضوعات از مقالات علمی
• 71. فراتر از LDA: مدل‌های موضوعی پیشرفته
• 72. مدل‌های موضوعی پویا (Dynamic Topic Models - DTM)
• 73. تحلیل تکامل موضوعات با DTM
• 74. مدل‌های موضوعی همبسته (Correlated Topic Models - CTM)
• 75. مدل‌های موضوعی ساختاریافته (Structural Topic Models - STM)
• 76. گنجاندن فراداده (Metadata) در مدل‌سازی با STM
• 77. مدل‌های غیرپارامتری: فرآیند دیریکله سلسله‌مراتبی (HDP)
• 78. مزیت HDP: عدم نیاز به تعیین تعداد موضوعات از قبل
• 79. پیاده‌سازی HDP با Gensim
• 80. مدل‌سازی آنلاین برای داده‌های جریانی (Online LDA)
• 81. محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر کیسه کلمات
• 82. مقدمه‌ای بر مدل‌های موضوعی عصبی (Neural Topic Models)
• 83. بازنمایی کلمات: از One-Hot تا Word2Vec و GloVe
• 84. مدل‌های مبتنی بر رمزگذار خودکار متغیر (VAE)
• 85. آشنایی با مدل ProdLDA
• 86. مدل‌های موضوعی محتوا-آگاه با ترنسفورمرها (BERT)
• 87. معرفی مدل Top2Vec: یادگیری همزمان موضوعات و بردار کلمات
• 88. معرفی مدل BERTopic: ترکیب BERT و خوشه‌بندی
• 89. پیاده‌سازی BERTopic و مصورسازی نتایج آن
• 90. مقایسه BERTopic با LDA و سایر مدل‌های سنتی
• 91. کاربرد در تحلیل بازخورد مشتریان و محصولات
• 92. کاربرد در دسته‌بندی و خلاصه‌سازی اخبار
• 93. کاربرد در تحلیل روندهای شبکه‌های اجتماعی
• 94. کاربرد در تحلیل اسناد حقوقی و پزشکی
• 95. مقیاس‌پذیری مدل‌سازی موضوعی برای کلان‌داده‌ها (Big Data)
• 96. ملاحظات اخلاقی: سوگیری (Bias) و انصاف در مدل‌های موضوعی
• 97. چالش‌های عملی و خطاهای متداول
• 98. پروژه پایانی: تعریف مسئله، جمع‌آوری و آماده‌سازی داده
• 99. پروژه پایانی: ساخت، ارزیابی و ارائه مدل نهایی
• 100. جمع‌بندی دوره و نگاهی به آینده مدل‌سازی موضوعی