پردازش متن:
امروزه بخش قابل توجهی از داده های تولید شده در جهان را متن ها تشکیل می دهند. متن ها جز داده های ساختار نیافته هستند. به همین دلیل برای درک و استخراج مفاهیم مختلف از متون بایستی عملیات های مختلف و گاها پیچیده ای بر روی متون انجام شود. به این مجموعه فعالیت ها که کمک می کند ماشین ها هم مانند انسان بتوانند متون را درک کنند پردازش زبان طبیعی گفته می شود.
انجام پروژه های پردازش متن:
انجام پروژه پردازش متن توسط صدها کارشناس حرفه ای text mining در همیار پروژه انجام میشود .
انجام پروژه های پردازش متن
ه مرجع اصلی انجام پروژه پردازش متن:
گروه همیارپروژه بعنوان اصلی ترین مرکز تخصصی انجام پروژه های پردازش متن با دارا بودن کادر مجرب و متخصصان آمادگی ارائه خدمات لازم به شما را در زمینه ی انجام پروژه را دارا می باشد.به همین منظور شما می توانید با کارشناسان مجموعه در تماس باشید. و پس از ارسال جزییات مربوط به پروژه خود شامل مقالات بیس و نوآوری های تعریف شده از کمک و راهنمایی های ایشان در جهت پیشبرد پروژه استفاده نمایید.کادر همیارپروژه با بررسی مقاله بیس و همچنین نوآوری های مد نظر شما اقدام به انجام پروژه های شما در کوتاهترین زمان و با بالاترین کیفیت ممکن می نماید.
پروژه های قابل انجام با پردازش متن:
برخی از موضوعاتی که همیارپروژه با پردازش متن می تواند پروژه هایتان را انجام دهد عبارتست از :
نگارش مقاله در حوضه پردازش متن
انجام پروژه ی پردازش متن
انجام پروژه های کمک آموزشی
انجام پروژه های تحقیقاتی در حوضه پردازش متن
خدمات مشابه همیار پروژه :
انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه پایتون
انجام پروژه هوش مصنوعی
انجام پروژه ی داده کاوی با پایتون
انجام پروژه های پردازش تصویر با پایتون
کیفیت انجام پروژه پردازش متن :
همیارپروژه به عنوان مرجع انجام پروژه ی پردازش متن همواره بالاترین کیفیت را در انجام پروژه های پردازش متن در اولویت قرار داده است تا بتوانید رضایت مشتریان خود را بدست آورد.کافیست یکبار کار با ما را امتحان کنید تا دیگر سراغ هیچ سایت دیگری برای سفارش پروژه پردازش متن خود نروید.
زمان تحویل پروژه :
زمان انجام پروژه های پردازش متن با توجه به سختی کار و زمان اعلام شده توسط مشتری تنظیم میگردد ولی همواره سعی بر این بوده که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
اطمینان از کیفیت انجام پروژه :
با توجه به اینکه پروژه های پردازش متن توسط متخصصین و استاتید در همیارپروژه انجام میشود، که تجریه چندین ساله در انجام پروژه دارند اطمینان در انجام پروژه های پردازش متن از اهداف اصلی گروه همیارپروژه می باشد.
مراحل انجام پروژه های پردازش متن در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟
ارسال پروژه پردازش متن برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
تعریف پردازش متن :
امروزه بخش قابل توجهی از داده های تولید شده در جهان را متن ها تشکیل می دهند. متن ها جز داده های ساختار نیافته هستند. به همین دلیل برای درک و استخراج مفاهیم مختلف از متون بایستی عملیات های مختلف و گاها پیچیده ای بر روی متون انجام شود. به این مجموعه فعالیت ها که کمک می کند ماشین ها هم مانند انسان بتوانند متون را درک کنند پردازش زبان طبیعی گفته می شود.
چه پروژه هایی با پردازش متن در همیارپیپر انجام میشود:
انجام پروژه پایانی با پردازش متن
انجام پروژه تجاری با پردازش متن
انجام پروژه کمک آموزشی پردازش متن
پروژه های دیگری که قابل انجام است.
انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه پایتون
انجام پروژه هوش مصنوعی
انجام پروژه پردازش متنزمان بندی پروژه پردازش متن در همیارپیپر چگونه است؟
زمان بندی پروژه پردازش متن توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه شما فوری باشد و یا زمان زیادی برای انجامش داشته باشید.درصورت فوری بودن ما سعی می کنیم در اسرع وقت کار را برایتان انجام دهیم و معمولا هزینه برای انجام پروژه های فوری کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه پردازش متن شما را تحویل خواهیم داد و با تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی می رویم و درصورت نیاز به اصلاح در هر مرحله این کار را برای شما انجام می دهیم.
هزینه ارسال سفارش پروژه پردازش متن و بررسی اولیه چقدر است؟
هزینه سفارش پروژه پردازش متن و بررسی اولیه آن در سایت همیارپیپر رایگان است و بعداز بررسی و برآورد هزینه پروژه شما می توانید برای انجام آن تصمیم گیری نمایید.
تفاوت متن کاوی و داده کاوی:
کار کردن داده کاوی برروی داده های ساخت یافته پایگاه داده.
کار کردن متن کاوی برروی داده های غیر ساخت یافته و نیم ساخت یافته مثل Email.
کار کردن متن کاوی برروی مستندات تمام متنی.
روش های متن کاوی:
دسته بندی
خوشه بندی
تجزیه و تحلیل
خلاصه کردن سندها
کاوش متنی
پرسش و پاسخ
برقراری ارتباط بین مفاهیم
خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه های داده کاوی
انجام پروژه های پردازش تصویر با متلب (Matlab)
انجام پروژه های گمز(GAMS)
انجام پروژه های متلب Matlab
انجام پروژه شبکه عصبی با متلب
برای انجام پروژه متن کاوی باید چه کار کنم ؟
با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های متن کاوی و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه متن کاوی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های متن کاوی ، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های متن کاوی:
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های تخصصی متن کاوی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه متن کاوی ارائه خواهیم داد.
انجام تحلیل داده پروژه پایانی متن کاوی :
انجام تحلیل داده پروژه پایانی متن کاوی از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام تحلیل داده پروژه پایانی متن کاوی، از ابتدای شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد.
چرا پروژه متن کاوی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟
گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های متن کاوی و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه متن کاوی شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه متن کاوی به چه صورت خواهد بود؟
انجام پروژه های متن کاوی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
کیفیت در انجام پروژه های متن کاوی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های متن کاوی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟
ارسال پروژه متن کاوی برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
آریا پروژه پروژه های متن کاوی را چگونه انجام میدهد؟
کارفرما باید اطلاعات کامل پروژه خود را که شامل زمان تحویل پروژه و تمامی خواسته های انجام پروژه را از طریق تلگرام ، واتساپ ، روبیکا و ایتا برای ما ارسال نماید
تیم آریا پروژه ،پروژه متن کاوی شما را برای متخصصین و مجریان و اساتید برتر دانشگاهی ارسال میکنند.
مجریان آریا پروژه، پروژه شما را آنالیز کرده و بهترین قیمت پیشنهادی به شما اعلام میشود
در صورت موافقت شما با قیمت پیشنهادی، نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود. در نظر داشته باشید که این هزینه به صورت امانت نزد سایت میماند و هیچ مبلغی به مجری پرداخت نمیشود.
در حین انجام پروژه شما میتوانید از پیشرفت انجام پروژه با خبر شوید.
بعد از پایان کار شما مابقی مبلغ را واریز میکنید و فایل نهایی تحویل شما میشود در نظر داشته باشید که بعد از تحویل پروژه کارفرما سه روز زمان دارد تا محتوای پروژه نهایی را بررسی نماید اگر ایراد و ابهامی در انجام پروژه باشد مجری موظف است که ایرادات را برطرف کند. اما اگر بعد از سه روز ایرادی از طرف کارفرما ارسال نشد به منزله تایید پروژه میباشد و ما با مجری تسویه میکنیم.این زمان در بعضی از پروژه ها قابل تغییر میباشد.
انجام پروژه متن کاوی
تیم آریا پروژه تجربه چندین ساله در انجام پروژه متن کاوی دارد و بیش از صدها پروژه موفق را در کارنامه خود دارا است. آریا پروژه همواره در تلاش است رضایت شما مشتریان گرامی را جلب کرده و به شما در زمینه انجام پروژه یاری رساند.
متن کاوی(text mining) چیست؟
متن کاوی یک فرایند تحلیلی است که به دنبال استخراج اطلاعات مفید از داده‌های متنی غیر ساخت یافته است. در واقع، هدف اصلی این فرایند، تشخیص و نمایش الگوها و اطلاعات مهم در متن‌ها است. از طریق متن کاوی، میتوان به دست آورد که چه نوع داده‌های مفید و قابل استفاده درون متن‌ها وجود دارد و چگونه میتوان این داده‌ها را به نحو اثربخشی استخراج کرد.
متن کاوی به عنوان یک روش تحلیلی، به ما کمک میکند تا دانش و اطلاعات مفید را از متن‌ها استخراج کنیم. این فرایند میتواند به ما کمک کند تا الگوهای پنهان و روابط معنادار در داده‌های متنی را شناسایی کرده و از آنها برای اهداف مختلف مانند پیش‌بینی، تحلیل و تصمیمگیری استفاده کنیم.
به طور کلی، متن کاوی یک روش پرکاربرد در علوم داده و هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلف، به ما این امکان را میدهد که اطلاعات مفید و نهان در داده‌های متنی را شناسایی و بهره برداری کنیم.
کاربرد های متن کاوی :
متن کاوی یک فرایند تحلیلی است که در بسیاری از زمینه‌ها و صنایع مختلف کاربرد دارد. برخی از کاربردهای اصلی متن کاوی عبارتند از:
۱٫ تحلیل احساسات: با استفاده از متن کاوی، میتوان احساسات و نظرات مثبت یا منفی مردم را درباره محصولات، خدمات یا رویدادها شناسایی کرد. این اطلاعات میتواند به تصمیم‌گیران کسب و کارها کمک کند تا بهبودات لازم را در محصولات و خدمات خود اعمال کنند.
۲٫ پیش‌بینی: متن کاوی میتواند به پیش‌بینی الگوها و رویدادهای آینده کمک کند. به عنوان مثال، در حوزه مالی، با تحلیل خبرها و نظرات مردم، میتوان پیش‌بینی‌های مربوط به بازار سهام و قیمت‌های ارز را ارائه داد.
۳٫ دسته‌بندی: با استفاده از متن کاوی، میتوان داده‌ها را به دسته‌های مختلف تقسیم کرد. این کاربرد میتواند در شناسایی الگوها و روابط بین داده‌های مختلف بسیار مفید باشد.
۴٫ استخراج اطلاعات: متن کاوی به ما این امکان را میدهد تا اطلاعات مفید و قابل استفاده را از داده‌های متنی استخراج کنیم. این اطلاعات میتواند به تصمیم‌گیران و تحلیلگران در فرآیندهای تصمیمگیری و برنامه‌ریزی کمک کند.
۵٫ تحلیل متن: با استفاده از متن کاوی، میتوان الگوها، روابط و ترجمه‌های مختلف در داده‌های متنی را شناسایی کرد. این تحلیل میتواند به درک عمقی از داده‌های متنی و بهره برداری از آنها برای اهداف مختلف کمک کند.
به طور کلی، متن کاوی در زمینه‌های مختلف از جمله بازاریابی، علوم اجتماعی، علوم سلامت، بانکداری، حمل و نقل و غیره کاربردهای گسترده‌ای دارد و به بهبود فرآیندهای تصمیمگیری و بهبود عملکرد سازمان‌ها کمک میکند.انجام پروژه های متن کاوی-پروژه های داده کاوی متن کاوی
انجام پروژه های تجاری متن کاوی و داده کاوی و دانشجویی
با کمترین هزینه بالاترین کیفیت در کمترین فرصت زمانی انجام می شود .
سایت ای زد سافت با سابقه چندین سال کار در زمینه متن کاوی و داده کاوی در تمام سطوح تجاری پروژه های شما را انجام می دهد.
چه نوع پروژه های متن کاوی وداده کاوی توسط سایت ای زد سافت انجام می شود :
انجام پروژه های متن با نرم افزارهای مختلف
انجام پروژه های متن کاوی تجاری در زمینه بیمه وبانکی و بورس
انجام پروژهمتن کاوی تمرین درسی
سفارش پروژه متن کاوی
متن کاوی و داده کاوی چه معنی دارد
در پست قبلی در مورد مفهوم داده کاوی صحبت کردیم کلیت با افزایش حجم داده ها داده کاوی ومتن کاوی افزایش روز افزونی یافت شرکت و موسسات با پی بردن به اهمیت داده ها وداده کاوی تصمیم گیر های خود را بر اساس نتایج داده کاوی ومتن کاوی برنامه ریزی کردندشرکت هایی در ارتباط مستقیم با مشتریان هستند میتوانند با شناسایی علایق مشتریها بسته هایی را با احتمال زیاد مورد تقاضا یا علاقه مشتری خود هستند پیشنهاد دهند که احتمالا مورد قبول مشتری خواهد بود را ارئه دهند مثلا در بانک داری وصنعت بیمه یا مثلا در فروشگاه های انلاین می توان با توجه سابقه خرید مشتری لیست خریدی پیشنهادی را به مشتری ارائه دادیا مثلا مشتریانی چه اجناس وکالاهایی را با هم خرید می کنند نسبت چینش اجناس در فروشگاه تصمیم گیری کرد .
dodatamining
درصورتی که نیاز به انجام پروژه خود با یکی نرم افزارهای داده کاوی هست میتوانبد در زیر لیست فوق مشاهده کنید درصورت نیاز بر روی لینک مورد نظر کلیک کنید
انجام پروژه های متن کاوی با آر R
انجام پروژه های متن کاوی با وکا
انجام پروژه های متن کاوی رپیدماینر
انجام پروژه های متن کاوی با متلب
انجام پروژه های متن کاوی با پایتون
انجام پروژه های متن کاوی با spss modeler
انجام پروژه های متن کاوی با نایم
انجام پروژه های متن کاوی oragne
انجام پروژه های متن کاوی با کلمنتاین
انجام پروژه های متن کاوی
انجام پروژه های بیگ دیتا
انجام پروژه های مرتبط با شبکه های عصبی
انجام تمرین های متن کاوی
انجام پروژه های یادگیری عمیق
برای سفارش پروژه باید چیکار کرد ؟
برای سفارش پروژه باید از طریق فرم ثبت پروژه یا از طریق شماره 09367292276 یا از طریق ایمیل آدرس azsoftır@gmail.com پروژه خود را سفارش دهید.
مدت زمان انجام پروژه چقدر می باشد ؟
زمان انجام پروه داده کاوی بر اساس درخواست مشتری تنظیم می شود .
سطح و کیفیت پروژه چگونه است ؟
کیفیت پروژه ها ویژگیهای اصلی پروژه های انجام شده سایت ای زد سافت می باشد.
instructiondatamining
همچنین درصورتی که درخواست آموزشی را در زمینه داده کاوی دارید خدمات زیر قابل ارائه است:
آموزش پروژه های پایانامه ها مرتبط با متن کاوی
آموزش نرم افزار های متن کاوی با کلمنن تاین
آموزش های مرتبط با نرم افزار متن کاوی رپیدماینر
آموزش های مرتبط با نرم افزار وکا
آموزش پروژه های مرتبط با spss modeler
تشابهت های متن کاوی ویادیگری ماشین
یادگیری ماشین یکی از متد های استخراج داده مفید از مجموعه از داده هاست.علم متن کاوی در استخراج مجموعه داده کاوی بسیار موفق عمل می کند.با توجه افزایش روز افزون داده هاوحجم محدودیت ابزار یادگیری ماشین علم متن کاوی به وجود آمد . اساس متن کاوی هم همان یادگیری ماشین است ولی متن کاوی الگوریتم های بهتری برای کار با داده فراهم می آورد.کلیت میتوان گفت متن کاوی ویادگیری ماشین مکمل هم هستند.
کلیت می توان خدمات متن کاوی وبیگ دیتایه در زمینه های زیر است :
خوشه بندی (Clustrıng)
پیش بینی(Perdıctıon )
پروژه متن کاوی (Text mine )
پروژه انتخاب ویژگی
تحلیل پوششی داده ها
استخراج قوانین داده کاوی (قوانین انجمنی)
از الگوریتم های زیر نیز استفاده می کنیم :
1-شبکه های عصبی چند لایه
2-شبکه عصبی شعاعی
3-الگوریتم های درخت تصمیم
4-الگوریتم های رای گیری مثله بوستینگ و بینگ
5-پروژه بردار پشتیبان
6-الگوریتم های بیزین
7-الگوریتم های دسته جمعی
8-الگوریتم های ترکیبی
انجام پروژه های متن کاوی
پروژه‌های متن کاوی یا Text Mining در واقع فرایند استخراج اطلاعات، الگوها و دانش از متون است. این پروژه‌ها معمولاً بر روی مجموعه‌های بزرگ از متون (مانند مقالات علمی، اخبار، متون وب و غیره) انجام می‌شوند و به منظور بهبود فهم و استفاده از اطلاعات موجود در متون استفاده می‌شوند.
در طی یک انجام پروژه های متن کاوی، میتوان انواع وظایف را اجرا کرد. بعضی از این وظایف عبارتند از:
تحلیل و خلاصه‌سازی متون: در این وظیفه، سعی میشود اطلاعات کلیدی و مهم موجود در متون استخراج شده و به صورت خلاصه ارائه شوند. این کار میتواند به عنوان یک وظیفه پیش‌پردازش برای پروژه‌های بعدی مورد استفاده قرار بگیرد.
تشخیص الگوها و قوانین: با استفاده از انجام پروژه های متن کاوی، میتوان الگوها، قوانین و روابط موجود در متون را شناسایی کرد. این اطلاعات میتوانند در حوزه‌هایی مانند تحلیل احساس (Sentiment Analysis)، تشخیص موضوع (Topic Detection) و دسته‌بندی متون (Text Categorization) مورد استفاده قرار بگیرد.
استخراج اطلاعات موجود در متون: در این وظیفه، سعی میشود اطلاعات خاص موجود در متون استخراج شوند. به عنوان نمونه، استخراج اطلاعات موجود در رزومه‌ها، شماره تلفن‌ها، آدرس‌ها و غیره میتواند مورد استفاده قرار بگیرد.
پیش‌بینی و تحلیل: متن کاوی میتواند برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها استفاده شود. برای مثال، با تحلیل متون مربوط به بازار سهام و اخبار مالی، میتوان پیش‌بینی‌های مربوط به روند قیمت سهام یا عملکرد شرکت‌ها را انجام داد.
ترجمه ماشینی: متن کاوی میتواند در فرایند ترجمه ماشینی نیز مورد استفاده قرار بگیرد. با تحلیل و استخراج الگوها از زبان‌های مختلف، میتوان متون را به صورت خودکار ترجمه کرد.
ای
بعضی دیگر از پروژه‌های متن کاوی شامل موارد زیر میشود:
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): در این پروژه، سعی میشود احساسات و نظرات موجود در متون را تشخیص داده و برچسب‌گذاری کنیم. مثلاً میتوان تشخیص داد که یک نظر درباره یک محصول خاص مثبت است یا منفی.
پرسش و پاسخ مبتنی بر متن: در این پروژه، هدف این است که بتوان با تحلیل متون و پرسش‌ها، به سؤالات پرسیده شده جواب داده شود. این میتواند در سامانه‌های خودکار پاسخگو و سامانه‌های هوشمند مورد استفاده قرار بگیرد.
توصیه‌گر محتوا: در این پروژه، هدف این است که بر اساس تحلیل متون و علاقه‌ها یا سابقه فعالیت کاربران، به آنها محتوای مناسب و توصیه‌های خاصی ارائه شود. مثلاً سامانه‌های پیشنهاد فیلم، کتاب یا محصولات خریداری شده بر اساس سابقه خرید و علاقه‌های کاربران.
شناسایی تقلب و تقلب: در این پروژه، هدف این است که با تحلیل متون و داده‌های مربوطه، تقلب و تقلب را شناسایی کرده و جلوی آن را بگیریم. این میتواند در حوزه‌های امنیتی، بانکداری و سفارشات آنلاین استفاده شود.
تحلیل شبکه‌های اجتماعی: در این پروژه، هدف این است که با تحلیل متون و ارتباطات موجود در شبکه‌های اجتماعی، الگوها، مدل‌ها و ارتباطات بین افراد را شناسایی کنیم. این میتواند در حوزه تحلیل رفتار کاربران، معرفی دوستان و تشکیل گروه‌های هدف استفاده شود.
این فقط چند نمونه از پروژه‌های متن کاوی هستند و در عمل، میتوان از تکنیک‌ها و روش‌های مختلف برای بهره‌برداری از اطلاعات موجود در متون استفاده کرد.
معایب پروژه های پردازش متن
پروژه های پردازش متن دارای برخی معایب ممکن است باشند که در زیر چند نمونه از آنها را بررسی میکنیم:
وابستگی به داده‌های ورودی: در پروژه های پردازش متن، دقت و کارایی الگوریتم‌ها به طور معمول بسیار وابسته به داده‌های ورودی است. اگر داده‌های ورودی ناکافی، نامناسب یا ناجور باشند، عملکرد سیستم قابل تحمل نخواهد بود.
پیچیدگی زبانی: زبان انسانی شامل قواعد پیچیده، مفاهیم ضمنی و استثناءهای بسیاری است. بنابراین، درک صحیح و کامل مفهوم متن در برخی موارد مشکلاتی ایجاد میکند و ممکن است نتایج نادقیقی تولید شود.
ترجمه ناصحیح: در پروژه های پردازش متن که مرتبط با ترجمه هستند، بروز خطاها یا تغییر معانی احتمالی است. این مسئله به ویژه در ترجمه عبارات ضرب المثل، اصطلاحات یا جملات دارای مفهوم‌های فرهنگی خاص ممکن است رخ دهد.
انتشار اطلاعات نادقیق: در صورتی که سیستم پردازش متن نتواند به درستی و با دقت متون را تحلیل کند، این ممکن است منجر به انتشار اطلاعات نادقیق یا تناقضی شود. این مسئله به خصوص در حوزه های حساس مانند پزشکی، حقوقی یا مالی بسیار مهم است.
مسائل حریم خصوصی: پروژه های پردازش متن به دلیل دسترسی به اطلاعات حساس و شخصی، میتوانند با مسائل حریم خصوصی مواجه شوند. در صورتی که اطلاعات شخصی بدون مجوز مورد استفاده قرار گیرند، این میتواند منجر به نقض حریم خصوصی و مشکلات حقوقی شود.
توجه داشته باشید که با پیشرفت تکنولوژی و استفاده از الگوریتم‌های بهبود یافته و مجموعه داده‌های بهتر، بسیاری از این معایب میتوانند کاهش یابند.
به این معایب پروژه های پردازش متن، میتوان به موارد دیگر زیر نیز اشاره کرد:
نیاز به قدرت پردازشی بالا: پردازش متن در صورتی که با حجم بزرگی از داده‌ها سر و کار داشته باشد، نیاز به قدرت پردازشی بالا برای کارایی مناسب دارد. این میتواند مسئله مهمی در محیط‌های محدود منابع مانند دستگاه‌های تلفن همراه یا سرورهای با منابع محدود باشد.
قضاوت و تفسیر انسانی: درک و تفسیر متن به صورت دقیق و همچنین ارائه قضاوت‌های مشابه انسان به علت پیچیدگی و چندمعنایی زبان اغلب چالش برانگیز است. این ممکن است در مواردی که نیاز به تفسیر معنای احساسات، طنز یا جذابیت هنری داریم، معایبی را ایجاد کند.
حساسیت به تغییرات در زبان: زبان به طور مستمر در حال تکامل و تغییر است. عبارات جدید، اصطلاحات، مفاهیم فرهنگی و تغییرات گرامری ممکن است باعث شود الگوریتم‌های پردازش متن منسوخ شده یا قابلیت اطمینان خود را از دست دهند.
نیاز به برقراری ارتباط با منابع خارجی: برخی از پروژه های پردازش متن برای بهره‌برداری از دانش خارجی، نیازمند برقراری ارتباط با منابع خارجی مانند پایگاه‌های دانش، وبسایت‌ها، وب‌سرویس‌ها و دیگر سیستم‌ها هستند. این موضوع میتواند با پیچیدگی‌ها و محدودیت‌های مرتبط با ارتباط شبکه مواجه شود.
مسئله تفهیم معنای عمیق: درک و تفسیر معانی عمیقتر در متن‌ها، مانند خلاصه‌بندی یا تحلیل عواطف و نظرات متن، هنوز چالش برانگیز است و الگوریتم‌های پردازش متن ممکن است در کارایی خود محدودیت داشته باشند.
در کل، پروژه های پردازش متن دارای مزایا و معایب خود هستند. با توجه به پیشرفت تکنولوژی و تحقیقات بیشتر در این حوزه، بسیاری از معایب می‌تحت تاثیر پیشرفت‌های فناوری و تحقیقات برطرف شده یا کاهش یابند. با این حال، همچنان نیاز به بهبود و توسعه روش‌ها و الگوریتم‌های پردازش متن وجود دارد تا مشکلات موجود را برطرف کرده و عملکرد سیستم‌های پردازش متن را بهبود بخشند.
آینده پروژه پردازش متن
آینده پروژه‌های پردازش متن بسیار طراحی شدنده و روشن نیست، اما با توجه به پیشرفت روزافزون در حوزه هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، میتوان انتظار داشت که این پروژه‌ها در آینده ارتقاء یابند و تغییراتی خواهند داشت. در زیر، برخی از جهت‌گیری‌ها و چشم‌اندازهای ممکن برای آینده پروژه‌های پردازش متن را ذکر میکنم:
بهبود عملکرد و دقت: با پیشرفت الگوریتم‌ها، مدل‌ها و مجموعه داده‌ها، قابلیت پردازش متن بهبود خواهد یافت. این پیشرفت‌ها منجر به افزایش دقت تشخیص و تفسیر معنا، ترجمه بهتر، خلاصه سازی دقیق‌تر و استخراج اطلاعات موثرتر خواهد شد.
پیشرفت در ترجمه زبان‌های نادر و کمتر شناخته شده: یکی از مسائلی که همچنان وجود دارد، ترجمه زبان‌های نادر و کمتر شناخته شده است. با پیشرفت در پروژه‌های پردازش متن، قابلیت ترجمه بهتر و دقیق‌تر برای این زبان‌ها افزایش خواهد یافت.
ساختاردهی و خلاصه‌سازی اتوماتیک: انتخاب و استخراج اطلاعات مفید از متون طولانی همچنان یک چالش است. در آینده، پروژه‌های پردازش متن میتوانند بهبود‌های قابل توجهی در خلاصه‌سازی اتوماتیک و ساختاردهی محتوا داشته باشند که کمکی بزرگ به جستجو در متون و بهره‌برداری از اطلاعات فراهم میکند.
تفسیر عواطف و نظرات: درک عواطف و نظرات افراد از متون مانند نظرات کاربران در شبکه‌های اجتماعی یا بررسی‌های رضایتمندی، همچنان چالش‌برانگیز است. آینده پروژه‌های پردازش متن میتواند بهبود‌های قابل توجهی در تحلیل و تفسیر عواطف و نظرات آورده و اطلاعات ارزشمندی را در اختیار ما قرار دهد.
تعامل انسان-ماشین بهتر: با ترک
تعامل انسان-ماشین بهتر، میتوان انتظار داشت که در آینده پروژه‌های پردازش متن با تمرکز بر واسط‌های کاربری نوآورانه‌تر و فراگیرتری رشد کنند. این شامل استفاده از رابط‌های صوتی، چت‌بات‌ها، واقعیت مجازی/افزوده، و رابط‌های تعاملی دیگر است که به کاربران امکان میدهد به راحتی با سیستم‌ها درک و تعامل کنند.
بهبود قابلیت فهم و پاسخ به سوالات پیچیده: یکی از چالش‌های موجود در پروژه‌های پردازش متن، توانایی فهم و پاسخ به سوالات پیچیده و منطقی است. در آینده، با پیشرفت در الگوریتم‌ها و مدل‌های عمیقتر، قابلیت سیستم‌های پردازش متن در فهم و پاسخ به سوالات پیچیده بهبود خواهد یافت.
اعتمادپذیری و امنیت: با توجه به اهمیت بالای پروژه‌های پردازش متن در حوزه‌هایی مانند بهداشت، حقوقی، مالی و غیره، اعتمادپذیری و امنیت سیستم‌ها بسیار حائز اهمیت است. در آینده، پروژه‌های پردازش متن باید تلاش کنند تا استانداردهای امنیتی قوی را رعایت کنند و از دسترسی غیرمجاز به داده‌ها جلوگیری کنند.
تعامل بین زبان‌ها و فرهنگ‌ها: با توسعه پروژه‌های پردازش متن، میتوان در آینده به تعامل بهتر و پویاتر بین زبان‌ها و فرهنگ‌ها دست یافت. این شامل ترجمه فوری و دقیق، تفسیر عبارات و اصطلاحات فرهنگی، و ایجاد ارتباط و فهم متقابل بین افراد با زبان‌های و فرهنگ‌های مختلف است.
همچنین، در آینده ممکن است پروژه‌های پردازش متن بر روی حوزه‌های جدیدی تمرکز کنند مانند پردازش متن‌های تصویری، پردازش گفتار، تولید متن خلاقانه و غیره. با توجه به تحولات فناوری و نیازهای متغیر جامعه، پتانسیل‌ها و آینده پروژه‌های پردازش متن همچنان پر از امکانات و فرصت‌هایی است که م
راه‌هایی را برای بهبود پروژه‌های پردازش متن در آینده میتوان عنوان کرد:
استفاده از یادگیری عمیق: یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی عمیق به پیشرفت قابل توجهی در زمینه پردازش متن کمک کرده‌اند. در آینده، با توسعه و بهبود الگوریتم‌ها و ساختارهای عصبی، امکانات پردازش متن به صورت دقیق‌تر و قدرتمندتری تقویت خواهد شد.
استفاده از داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل داده‌ها: افزایش حجم داده‌های متنی و امکانات موجود برای جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌ها، پروژه‌های پردازش متن را قادر می‌سازد تا الگوها و روابط پنهان در داده‌ها را شناسایی کنند و بهبود‌های قابل توجهی در نتایج حاصل از پردازش متن داشته باشند.
ترکیب چندین روش و تکنیک: ترکیب روش‌ها و تکنیک‌های مختلف پردازش متن، مانند استفاده از شبکه‌های عصبی با مدل‌های زبانی، قوی‌ترین نتایج را به ارمغان خواهد آورد. در آینده، مطالعه و تجزیه و تحلیل بیشتر در این زمینه میتواند به بهبود عملکرد سیستم‌های پردازش متن کمک کند.
پشتیبانی از زبان‌های بیشتر: در حال حاضر، بسیاری از پروژه‌های پردازش متن تمرکز خود را بر روی زبان‌های رایج مانند انگلیسی داشته‌اند. اما در آینده، توجه بیشتری به پشتیبانی از زبان‌های دیگر و زبان‌های کمتر شناخته شده، مانند زبان‌های خاصی و زبان‌های منحصر به فرد، میتواند پروژه‌های پردازش متن را توانمندتر و گسترده‌تر کند.
بهبود درک معنا و زبان بینایی: درک دقیق ترکیب معنا و ساختار جملات، تشخیص ارتباطات معنایی و تفسیر عناصر معنایی در متن‌ها همچنان چالش‌برانگیز است. در آینده، پروژه‌های پردازش متن می
میتوانند به توسعه و بهبود روش‌ها و الگوریتم‌هایی که بر مبنای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق استوار هستند، متمرکز شوند. این رویکردها شامل استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer) برای مدل‌سازی زبان و فهم دقیق‌تر ساختار متن است.
پردازش زبان طبیعی در حوزه‌های خاص: در آینده، میتوان نسخه‌های ویژه از پروژه‌های پردازش متن را برای حوزه‌های خاصی مانند پزشکی، حقوق، هوش مصنوعی، تجارت الکترونیک و غیره توسعه داد. این پروژه‌ها میتوانند به صورت سفارشی سازی شده برای نیازهای خاص هر حوزه عمل کنند و نتایج دقیق‌تر و مناسب‌تری را ارائه دهند.
پیشرفت در تولید متن خلاقانه: بهبود قابلیت ایجاد متن خلاقانه توسط سیستم‌های پردازش متن نیز یک هدف مهم است. در آینده، امکاناتی مانند تولید داستان‌ها، شعرها، مقالات و غیره با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و هوش مصنوعی قدرتمندتر خواهند بود.
بهبود در تشخیص تمیزی و اعتبارسنجی متن: قدرت سیستم‌های پردازش متن در تشخیص تمیزی و صحت متن میتواند بهبود یابد. این شامل تشخیص اخبار جعلی، پالایش و فیلتر کردن محتواهای ناخوانا و قابل توهین، و تشخیص تقلب در متون آکادمیک و مقالات علمی است.
تعامل بیشتر با دنیای واقعی: در آینده، تلاش میشود تا سیستم‌های پردازش متن به صورت فعال‌تر و هوشمندانه‌تر با دنیای واقعی و محیط اطراف تعامل کنند. این میتواند شامل تحلیل و پردازش اطلاعات از رسانه‌های اجتماعی، تفسیر متون در تصاویر و ویدئوها، و استفاده از داده‌های مکانی و زمانی باشد.
در کل، آینده پروژه‌های پردازش متن را برای توسعه‌های بزرگ و پیشرفت‌های فراو
تر و جذاب‌تری قرار میدهد. با پیشروی تکنولوژی و بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته، سیستم‌های پردازش متن قادر خواهند بود تا به طور دقیق‌تر و شفاف‌تری اطلاعات را درک کنند و وظایف پیچیده‌تری را اجرا کنند.
همچنین، بهبود در فهم عمیق زبان و درک معانی نهفته در متون، امکان توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question-Answering) هوشمندتر را فراهم خواهد کرد. این سیستم‌ها قادر خواهند بود به سوالات پیچیده‌تر و چند مرحله‌ای پاسخ دهند و با استفاده از منابع متنی و دانش جامع، حلقه‌های استنتاجی پیچیده را تحلیل کنند.
همچنین، بررسی و تجزیه و تحلیل احساسات و نظرات در متون (Sentiment Analysis) قدرتمندتر خواهد شد. سیستم‌های پردازش متن میتوانند بهبود یابند که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به طور دقیق ترکیبات لغوی و حسی را در متون تشخیص دهند و بتوانند نظرات کاربران را به صورت هوشمند تحلیل کنند.
در نهایت، با پیشرفت در فناوری پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی، امکانات پروژه‌های پردازش متن در آینده بهبود می‌یابد. این پیشرفت‌ها میتوانند منجر به ایجاد سیستم‌های بیشتری در زمینه ترجمه اتوماتیک، خلاصه‌سازی متون، تولید محتوا و ارائه پاسخ‌های هوشمند در حوزه‌های مختلف شود.
لیست مباحث مهم انجام پروژه متن کاوی
البته، برای پروژه‌های متن کاوی، موضوعات مختلفی وجود دارند که میتوانید بر اساس آنها تحقیقات انجام دهید. در ادامه یک لیست از موضوعات دقیق برای پروژه‌های متن کاوی آمده است:
تحلیل نظرات کاربران در مورد محصولات یا خدمات:
استخراج دیدگاه‌ها، نقدها و احساسات کاربران از محصولات خاص به منظور تجزیه و تحلیل رفتار مصرف‌کنندگان.
شناسایی موضوعات محبوب در رسانه‌های اجتماعی:
کاوش در پست‌ها، توییت‌ها یا محتواهای دیگر ارائه شده در شبکه‌های اجتماعی برای شناسایی موضوعات پرطرفداری.
تحلیل محتوای خبری و رسانه‌ها:
بررسی محتوای مقالات خبری و برنامه‌های رادیویی و تلویزیونی برای شناسایی الگوها و موضوعات مورد بحث در جامعه.
پیش‌بینی رفتار مصرف‌کنندگان:
استفاده از الگوریتم‌های متنی برای پیش‌بینی ترجیحات مصرفی و رفتارهای آینده مشتریان.
تحلیل نظرات در برنامه‌های مشابه به راهنمایی برای بهبود محصولات:
مطالعه نظرات و پیشنهادات کاربران بر روی محصولات مشابه به منظور بهبود کیفیت و ارتقای خدمات.
تحلیل متن از منظر سلامت روانی:
کاوش در متون مرتبط با سلامت روانی برای شناسایی نشانه‌های افسردگی، استرس و مسائل روانی دیگر.
تحلیل محتوای آکادمیک:
بررسی مقالات علمی و تحقیقاتی برای استخراج مفاهیم، موضوعات مورد تحقیق و نتایج کلیدی.
شناسایی الگوهای زبانی و مفهومی در متون ادبیاتی:
کاوش در اثر ادبیاتی برای شناسایی الگوهای زبانی، شخصیت‌ها و موضوعات مورد بحث.
تحلیل متن برای تشخیص تقلب در نظرسنجی‌ها یا متون علمی:
استفاده از روش‌های کاوش متنی برای شناسایی متون تقلبی یا نادرست.
تحلیل متون حقوقی:
کاوش در متون قانونی و حقوقی برای شناسایی قوانین، پیش‌فرض‌ها و تفسیرات قضایی.
نوشته شده درdatamining(داده کاوی ), خوشه بندی, سرویس ها, کلاسبندی. Tagged as text mıne, الگوریتم های بیزین, انجام پروژه های متن کاوی, درخت تصمیم, شبکه عصبی مصنوعی (Artifical Neural Network), متن کاوی, وکا
انجام پروژه هایه nlp پردازش زبان طبیعی
نوامبر 14, 2021 , admin , پیغام بگذارید
گروه تخصصی پردازش زبان طبیعی nlp azsoftir آماده انجام پروژه هایه پردازش زبان طبیعی nlp در زمان تعیین شده وبا بهترین کیفیت می باشد .پروژه هایه خود را می توانید از طریق ایمیل آدرس azsoftir@Gmail.com یا شماره 09367292276 یا از لینک زیر ثبت پروژه ارسال کنید.
پردازش زبان چیست ؟
معرفی پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی از سال 1950 مورد توجه قرار گرفت .اگر چه قبلا کارهایی بر رویه پردازش طبیعی انجام شده بود که می توان به مقاله منتشر شده با عنوان هوش محاسباتی وماشین کامپیوتری توسط آن تورینگ اشاره کرد .
کارهایی که در زمنیه پردازش متن قابل انجام هست ؟
انجام پروژه هایه دانشجویی nlp
انجام پروژهه هایه پردازش زبان طبیعی
انجام پروژه nlp در پایتون pythoon
انجام پروژه هایه هوش مصنوعی nlp
انجام پروژه هایه Natural Language Processing
پروژه nlp
پروژه پردازش زبان طبیعی
سفارش پروژه پردازش طبیعی nlp
describe-nlp
describe-nlp
پردازش ربان طبیعی nlp مخفف عبارته (Natural Language Processing)می باشد.برایه شناخت زبان محاوزه ای بینه سیستم کامپیوتری وانسان استفاده می شود.
اولین ترجمه متن توسط تاون در سال 1954 استفاده شد.در سال 1966 نیز کاری انجام شد که البته کاری از پیش نبرد در سال 1980 تحقیقات اندکی با موفقیت در زمینه ترجمه ماشینی انجام شد.
تا سال 1980 پردازش زبان طبیعی بیشتر بر اساسه قانونهایه دست نویس بود اما اوخر همین هوش مصنوعی تحولات زیادی را پردازش زبان طبیعی ایجاد کرد.برخی از الگوریتم هایه اولیه یادگیری ماشین مثله درخت تصمیم شبیه قواعد دست دستی ایجاد کردند .
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی nlp
پردازش زبان طبیعی در واقع روشی برای درک زبان انسان توسط سیستم هایه کامپیوتری می باشد.
پردازش زبان طبیعی یا همان NLP معروف در واقع یک فناوری برای درک زبان انسان توسط کامپیوترهاست.
what nlp
اما روشی که بتوان مثلا فایل صوتی یا متن کامپیوتری یا فایل متنی تصویر را به کامپیوتر بصورت هوشمند معرفی کرد وآن کامپیوتر آن را درک کرد بسیار با اهمیت می باشد در واقع در پردازش زبان متنی NLP هدف همین می باشد.
ارتباط پردازش زبان طبیعی NLP وهوش مصنوعی
پردازش زبان طبیعی یکی از زیر شاخه هایه هوش مصنوعی محسوب می شود ارتباط زبان بینه انسان وکامپیوتر می باشد.ارتباط بینه زبان انسان وکامپیوتر در چند گام انجام میشود .
نمونه از پردازش زبان طبیعی
در گام اول انسان با کامپیوتر صحبت می کند
در گام دوم کامپیوتر صدای انسان را ذخیره می کند
در گام سوم کامپیوتر این صدا به نوشته معادل تبدیل می کند .
همین متن را کامپیوتر بر اساسه متن تبدیل شده را تلفظ میکند .
بدین روش ارتباط بینه انسان وکامپیوتر برقرار میشود .
کاربرد nlp
کاربرد پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی NLP کاربرد زیادی دارد:
بطور مثال
ترجمه متن :شبیهی چیزی که در گوگل ترنسلیت استفاده میشود .
در برنامه هایه ویرایشکر در اصلاح گرامرونوشتار کلمات کاربرد دارد.
روشهایه پردازش در NLP
1-تحلیل گرامری
در این روش در کنار هم قرار دادن لغات می توان جملات را درست کرد. از این نظر می توان آنالیز گرامی اشاره کرد .
2-تحلیل معنایی
برایه فهم دقیق معنایه درست متن بکار می رود .این مورد سخت ترین کارهایه پردازش متن می باشد.
مراحل پیش پردازش انجام پروژه nlp
پیش پردازش در پروژه‌های NLP (پردازش زبان طبیعی) مجموعه‌ای از فعالیت‌ها و مراحل است که قبل از اعمال الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین یر روی داده‌های انجام میشود. این مراحل شامل تمیزکاری، توکن‌بندی، حذف توکنهای متنی غیرضروری، نرمال‌سازی و استخراج ویژگی‌ها میشود. در زیر به صورتلاصه به مراحل پیش پردازش در پروژه‌های NLP اشاره میکنم:
تمیزکاری (Cleaning): در این مرحله، داده‌های متنی از عناصر غیرضروری مانند علائم نگارشی، کاراکترهای خاص و اطلاعات تکراری پاکسازی می‌شوند.
توکن‌بندی (Tokenization): در این مرحله، جملات و متن به توکنهای کوچکتر تقسیم می‌شوند. توکن‌ها میتواننداژگان، عبارات یا حروف باشند.
حذف توکنهای غیرضروری (Stopword Removal): توکن‌هایی که ارزش اطلاعاتی کمتری دارند و در فهرست توقف (Stopword) قرار دارند، حذف می‌شوند. این توکن‌ها مانند “و”، “به”، “از” و غیره هستند.
نرمال‌سازی (Normalization): در این مرحله، توکن‌ها به شکل استاندارد یا نرمال شدهرار می‌گیرند. برخی از روش‌های نرمال‌سازی شامل لم‌گیری (Lemmatization) و استم‌گیری (Stemming)(ریشه یابی )است.
استخراج ویژگی‌ها (Feature Extraction): در این مرحله، ویژگیهای معنایی و مفهومی ازتن استخراج می‌شوند. این ویژگی‌ها میتوانند شامل بردارهایاژگانی (Word Vectors)، بردارهای توصیفی (Descriptor Vectors) و یا ویژگیهای دست ساز باشند.
این مراحل فقط یک نمونه از مراحل پیش پردازش در پروژه‌های NLP هستند بسته به نوع پروژه عملیات ها ،با هم تفاوت خواهد داشت .
روش های استخراج ویژگی انجام پروژه nlp
در پروژه‌های NLP (پردازش زبان طبیعی)، استخراج ویژگی‌ها از متن‌ها یک مرحله کلیدی است. در زیر، چند روش معمول برای استخراج ویژگی‌ها در پروژه‌های NLP آوردهده است:
Bag-of-Words (BoW):
در این روش، هر سند را به عنوان یکجموعه از کلمات در نظر می‌گیریم و تعداد تکرار هر کلمه را به عنوان ویژگی مورد استفاده قرار می‌دهیم. این روش ساده است و معمولاً با استفاده از روش‌هایی مانند TF-IDF برای وزن‌دهی به کلمات بهبود می‌یابد.
N-grams:
در این روش، به جای استفاده از کلمات به صورت تکی، دنباله‌هایی از کلمات (N-gram) را به عنوان ویژگی‌ها استفاده میکنیم. این روش به ما امکان میدهد تا اطلاعات بیشتری را از ترتیب و ساختارلمات در متن استخراجنیم.
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency):
در این روش، هر کلمه را با استفاده ازو معیار TF و IDF وزن‌دهی میکنیم. TF نشان میدهد که چقدر یک کلمه در یک سند تکرار شده است و IDF نشان میدهد که چقدر یک کلمه در کل مجموعه اسناد تکرار شده است. با ضرب این دو معیار، وزنر کلمه را محاسبه میکنیم و آن را به عنوان ویژگی استفاده میکنیم.
Word Embeddings در اینوش، کلمات را به فضایرداری تبدیل میکنیم. این فضای برداری معمولاً با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند Word2Vec، GloVe یا FastText ایجاد میشود. در این فضا، هر کلمه را با یک بردارددی نمایش می‌دهیم و اینردارها را به عنوان ویژگی‌ها استفادهی‌کنیم.
مدل‌های زبانی پیش‌آموزش دیده از اخیراً، مدل‌های زبانی پیش‌آموزش دیده مانند
BERT، GPT و Transformer درروژه‌های NLP بسیار موفق بوده‌اند. این مدل‌ها قادرند ویژگیهای با کیفیت بالا را از متن استخراج کنند و معمولاً با استفاده از لایه‌های آخر مدل برای استخراج ویژگی‌ها استفاده می‌شوند.
روش های استخراج ویژگی در پروژه های پردازش زبان طبیعی (NLP) به صورت زیر است:
استفاده از روش های مبتنی بر قوانین: در این روش، قوانین گرامری و زبانی برای تشخیص ویژگی ها استفاده می شود. این روش معمولاً برای تشخیص ویژگی های ساختاری مانند نحو و گرامر زبان استفاده می شود.
استفاده از روش های مبتنی بر ماشین: در این روش، الگوریتم های یادگیری ماشینی برای تشخیص ویژگی ها استفاده می شوند. این روش معمولاً برای تشخیص ویژگی های معنایی مانند دسته بندی متن، تحلیل احساسات و تشخیص موجودیت ها استفاده می شود.
استفاده از روش های مبتنی بر آمار: در این روش، آماره ها و ویژگی های آماری برای تشخیص ویژگی ها استفاده می شوند. مثلاً تعداد کلمات، تعداد تکرار کلمات و توزیع فرکانس کلمات می توانند ویژگی های مفیدی برای تحلیل متن باشند.
استفاده از روش های مبتنی بر ویژگی های موجود: در این روش، ویژگی های موجود در متن (مانند تعداد کلمات، طول جملات، تعداد حروف و …) برای تشخیص ویژگی ها استفاده می شوند. این روش معمولاً برای تشخیص ویژگی های ساختاری و آماری استفاده می شود.
استفاده از روش های مبتنی بر شبکه های عصبی: در این روش، شبکه های عصبی برای تشخیص ویژگی ها استفاده می شوند. این روش معمولاً برای تشخیص ویژگی های معنایی و ساختاری پیچیده استفاده می شود.
استفاده از روش های مبتنی بر ویژگی های مبتنی بر معنا: در این روش، ویژگی های مبتنی بر معنا مانند واژگان مشابه، روابط معنایی و مفهومی بین کلمات و مفاهیم استخراج می شوند. این روش معمولاً برای تحلیل معنایی و مفهومی متن استفاده می شود.
استفاده از روش های مبتنی بر تحلیل احساسات: در این روش، ویژگی های مرتبط با احساسات و نظرات مانند احساس مثبت یا منفی، قوت احساس و موضوعات مرتبط با احساس استخراج می شوند. این روش معمولاً در تحلیل نظرات و احساسات متن استفاده می شود.
استفاده از روش های مبتنی بر تحلیل موجودیت ها: در این روش، موجودیت های مختلف مانند افراد، مکان ها، شرکت ها و … استخراج می شوند. این روش معمولاً در تحلیل موجودیت ها و تشخیص معنایی متن استفاده می شود.
هر یک از این روش ها ممکن است با استفاده از الگوریتم ها و روش های مختلفی پیاده سازی شوند. علاوه بر این، می توان از ترکیب چندین روش با هم بهره برد تا بهترین نتیجه را در استخراج ویژگی ها در پروژه های NLP به دست آورد.
بعضی از الگوریتم‌ها و روش‌های معروف برای استخراج ویژگی‌ها در پروژه‌های NLP عبارتند از:
استفاده از روش‌های مبتنی بر رویکردهای مرتبط با متن: این روش‌ها شامل استفاده از روش‌های مبتنی بر کاوش اطلاعات، تحلیل انتشارات و پردازش زبان طبیعی است. این روش‌ها برای استخراج ویژگیهای متنی مانند موضوعات، کلیدواژه‌ها، خلاصه‌ها و خصوصیات متن استفاده می‌شوند.
استفاده از روش‌های مبتنی بر ویژگیهای زبانی: این روش‌ها شامل استفاده از ویژگیهای زبانی مانند نحو، معنا، ساختار جملات و واژگان است. این روش‌ها برای استخراج ویژگیهای زبانی مانند نشانگرهای زمانی، واژگان کلیدی و قواعد گرامری استفاده می‌شوند.
استفاده از روش‌های مبتنی بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی: این روش‌ها برای استخراج ویژگیهای ارتباطی و اجتماعی مانند روابط بین افراد، تأثیرگذاری و شباهت‌ها استفاده می‌شوند. این روش‌ها معمولاً در تحلیل نظرات، تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تحلیل تأثیرگذاری مورد استفاده قرار می‌گیرند.
استفاده از روش‌های مبتنی بر تحلیل صوتی: این روش‌ها برای استخراج ویژگیهای مرتبط با صوت مانند تشخیص سخنران، تشخیص احساسات از صدا و تشخیص گفتار استفاده می‌شوند.
روش های انتخاب ویژگی در انجام پروژه های nlp
در پروژه های پردازش زبان طبیعی (NLP)، انتخاب ویژگی‌ها یک مرحله مهم است که میتواند تأثیر زیادی در عملکرد مدل‌ها و دقت نتایج داشته باشد. در زیر، چند روش معمول برای انتخاب ویژگی در پروژه های NLP آورده شده است:
انتخاب ویژگی در انجام پروژه های nlp روش‌های مبتنی بر تعداد تکرار (Frequency-based methods): در این روش، ویژگی‌هایی که بیشترین تکرار را در مجموعه داده‌ها دارند، انتخاب می‌شوند. به عنوان مثال، میتوانید برای هر کلمه در متن، تعداد تکرار آن کلمه را محاسبه کنید و کلماتی که بیشترین تکرار را دارند را به عنوان ویژگی انتخاب کنید.
انتخاب ویژگی در انجام پروژه های nlp روش‌های مبتنی بر اطلاعات (Information-based methods): در این روش، از معیارهایی مانند اطلاعات متقابل (mutual information) و نسبت اطلاعات (information gain) برای انتخاب ویژگی استفاده میشود. این معیارها توانایی اندازه‌گیری اهمیت ویژگی‌ها را در تعیین دسته‌بندی‌ها دارند.
انتخاب ویژگی در انجام پروژه های nlp روش‌های مبتنی بر مدل (Model-based methods): در این روش، از مدل‌های یادگیری ماشین برای انتخاب ویژگی استفاده میشود. این مدل‌ها میتوانند مدل‌های مختلفی مانند رگرسیون لجستیک (logistic regression) و درخت تصمیم (decision tree) باشند. این مدل‌ها معمولاً ویژگی‌هایی را که بیشترین ارتباط را با خروجی دارند، انتخاب میکنند.
انتخاب ویژگی در انجام پروژه های nlp روش‌های مبتنی بر تحلیل عاملی (Factor analysis-based methods): در این روش، از تحلیل عاملی برای کاهش ابعاد ویژگی‌ها استفاده میشود. با استفاده از تحلیل عاملی، ویژگیهای اصلی مجموعه داده را میتوان به عنوان ویژگیهای جدید استخراج کرد. این روش میتواند به کاهش پیچیدگی ویژگی‌ها و افزایش قابلیت تفسیر مدل‌ها کمک کند.
انتخاب ویژگی در انجام پروژه های nlp روش‌های مبتنی بر تجزیه‌ی موضوع (Topic modeling-based methods): در این روش، از روش‌های تجزیه‌ی موضوع مانند مدل لاتن دیریکله‌ی پنهان (Latent Dirichlet Allocation) استفاده میشود. با استفاده از این روش، میتوان تا حدی از موضوعات مختلف موجود در مجموعه داده آگاهی یافت و ویژگی‌هایی را انتخاب کرد که بیشترین ارتباط با موضوعات دارند.
انتخاب ویژگی در انجام پروژه های nlp روش‌های مبتنی بر ویژگیهای متنوع (Diverse feature-based methods): در این روش، از ویژگیهای متنوعی استفاده میشود تا انواع مختلف اطلاعات را در نظر بگیرد. به عنوان مثال، میتوانید از ویژگی‌هایی مانند طول متن، تعداد کلمات، تعداد جملات و تعداد حروف مختلف استفاده کنید.
به طور کلی، در انتخاب ویژگی در پروژه‌های NLP، باید به توازن بین اهمیت ویژگی‌ها و پیچیدگی مدل‌ها توجه کرد. همچنین، میتوانید با ترکیب چندین روش مختلف، بهترین مجموعه ویژگی‌ها را برای هر پروژه پیدا کنید.
روش های مدل سازی انجام پروژه های nlp
در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدل‌سازی یکی از مراحل اساسی است که برای دستیابی به نتایج دقیق و قابل قبول از آن استفاده میشود. در زیر، چند روش معمول برای مدل‌سازی در پروژه‌های NLP آورده شده است:
انجام پروژه های nlp رگرسیون لجستیک (Logistic Regression): این روش یکی از روش‌های پرکاربرد در پروژه‌های NLP است. در این روش، با استفاده از تابع لجستیک، احتمال تعلق یک نمونه به یک کلاس مشخص محاسبه میشود. این روش برای مسائل دسته‌بندی مانند تشخیص احساس (sentiment analysis)، تشخیص موضوع (topic detection) و تشخیص انواع متنوع دیگر استفاده میشود.
انجام پروژه های nlp شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNN): این روش برای مدل‌سازی دنباله‌های زمانی مانند تحلیل متن (text analysis) و ترجمه ماشینی (machine translation) استفاده میشود. با استفاده از ساختارهای بازگشتی در شبکه‌های عصبی، میتوان تعامل بین واحدهای زمانی مختلف را مدل کرد و اطلاعات مربوط به تاریخچه دنباله را در نظر گرفت.
انجام پروژه های nlp شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks – CNN): این روش اغلب برای مسائل مربوط به تشخیص الگو در متون مانند تشخیص اسناد متنی (document classification) و تشخیص انواع متنوع دیگر استفاده میشود. با استفاده از لایه‌های پیچشی در شبکه‌های عصبی، میتوان ویژگیهای مهم و مرتبط با تشخیص الگو را استخراج کرد.
انجام پروژه های nlp ترنسفورمر (Transformer): این روش اخیراً بسیار محبوب شده است و در مسائل مانند ترجمه ماشینی و پرسش و
پاسخ‌دهی مبتنی بر متن (text-based question answering) استفاده میشود. ترنسفورمر از لایه‌های توجه بصری (self-attention) برای مدل‌سازی ارتباطات متن استفاده میکند و قادر است به صورت همزمان اطلاعات متن را در نظر بگیرد.
انجام پروژه های nlp مدل‌های مبتنی بر تجزیه‌ی موضوع (Topic modeling-based models): در این روش، از مدل‌هایی مانند مدل لاتن دیریکله‌ی پنهان (Latent Dirichlet Allocation – LDA) استفاده میشود. این مدل‌ها به منظور استخراج موضوعات مخفی و ویژگیهای مشترک در متون استفاده می‌شوند. با استفاده از این مدل‌ها، میتوان متون را به موضوعات مختلف تجزیه کرده و از این موضوعات به عنوان ویژگی‌ها در مدل‌های دیگر استفاده کرد.
انجام پروژه های nlp مدل‌های مبتنی بر ترجمه ماشینی (Machine Translation-based models): در این روش، از مدل‌های ترجمه ماشینی مانند مدل مولتی-مولتی (Multi-Modal) استفاده میشود. با استفاده از این مدل‌ها، میتوان متون را از زبان منبع به زبان هدف ترجمه کرده و از این ترجمه‌ها به عنوان ویژگی‌ها در مدل‌های دیگر استفاده کرد.
انجام پروژه های nlp مدل‌های مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning-based models): در این روش، از مدل‌های یادگیری تقویتی مانند مدل‌های Q-Learning استفاده میشود. با استفاده از این مدل‌ها، میتوان مدل‌هایی را آموزش داد که بتوانند به صورت تعاملی و با دریافت بازخورد، تصمیم‌گیری‌های بهتری در مورد مسائل NLP بگیرند.
همچنین، میتوانید با ترکیب چندین روش و تکنیک مختلف، بهترین مدل‌ها را برای هر پروژه NLP پیدا کنید. به علاوه، میتوانید از روش‌های ترکیبی مانند ترکیب مدل‌های گوناگون، ترکیب ویژگی‌ها و استفاده از ترکیب مدل‌های مبتنی بر قواعد و مدل‌های آماری نیز استفاده کنید.
در نهایت، هر روش مدل‌سازی دارای مزایا و محدودیت‌های خود است و بسته به مسئله مورد نظر و مجموعه داده میتوانید روش مناسبی را انتخاب کنید. همچنین، همیشه میتوانید با آزمایش و ارزیابی روش‌های مختلف، بهبود و بهینه‌سازی مدل‌های خود را انجام دهید.
روش های ارزیایی مدل های پروژه های nlp
برای پروژه های پردازش زبان طبیعی (NLP)، می توان از روش های مختلف ارزیابی مدل ها استفاده کرد. در زیر چند روش ارزیابی معمول برای مدل های NLP آورده شده است:
دقت (Accuracy): این روش بر اساس تعداد صحیح و غلط پیش بینی های مدل است. این معیار در صورتی مفید است که تعداد داده های هر دسته یکسان باشد.
ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix): این روش برای مسئله دسته بندی استفاده می شود و نشان می دهد که مدل چقدر صحیح و غلط کلاس ها را تشخیص داده است.
فراخوانی و دقت (Precision and Recall): این روش برای مسئله تشخیص داده ها استفاده می شود و نشان می دهد که مدل چقدر صحیح و غلط داده ها را تشخیص داده است. دقت معیاری برای صحت پیش بینی مثبت و منفی است و فراخوانی معیاری برای تشخیص درست داده های مثبت و منفی است.
ارزیابی F1 (F1 Score): این روش جمع بندی از دقت و فراخوانی است و برای مسئله تشخیص داده ها استفاده می شود. این معیار برای مقایسه مدل ها مفید است.
منحنی مشخصه عملکرد (ROC Curve): این روش برای مسئله تشخیص داده ها استفاده می شود و نشان می دهد که مدل چقدر توانایی تفکیک بین کلاس ها را دارد.
معیارهای BLEU و ROUGE: این معیارها به طور خاص برای ارزیابی کیفیت ترجمه و خلاصه سازی متن استفاده می شوند.
همچنین، تعدادی معیار دیگر نظیر معیارهای Perplexity، Word Error Rate (WER) و Character Error Rate (CER) نیز برای ارزیابی مدل های NLP مورد استفاده قرار می گیرند. انتخاب ر
وش مناسب برای ارزیابی مدل های NLP بستگی به نوع پروژه و مسئله مورد بررسی دارد. برای مثال، در مسئله تشخیص احساسات، معیارهای دقت، فراخوانی و F1 Score می توانند مناسب باشند. در حالی که برای مسئله ترجمه ماشینی، معیارهای BLEU و ROUGE می توانند مناسب باشند.
علاوه بر این، برای ارزیابی مدل های NLP می توان از روش های مقایسه ای مانند مدل های برتری، مدل های موجود در ادبیات و مدل های مقایسه شده با داده های بشری استفاده کرد. این روش ها معمولاً با استفاده از معیارهای کیفیت تولیدی مانند دقت ترجمه، صحت تشخیص داده ها و تفاوت معنایی بین خروجی مدل و متن مرجع انجام می شوند.
همچنین، برای ارزیابی مدل های NLP می توان از روش های تقییم مستندات مورد استفاده قرار گیرد. این روش ها شامل معیارهایی مانند خلاصه سازی مستندات، دسته بندی موضوعات و استخراج اطلاعات است.
در نهایت، برای ارزیابی مدل های NLP می توان از روش های تحلیل جریان متن استفاده کرد. این روش ها شامل تحلیل احساسی متن، تحلیل ارتباطات متنی و تحلیل رویدادها است.
لیست کاربردهای انجام پروژه های nlp
پروژه های nlp پردازش زبان طبیعی در سیستم های تشخیص گفتار: این پروژه ها می توانند بهبود قابلیت های تشخیص گفتار در سیستم هایی مانند تلفن های هوشمند، ربات های صحبت کننده و سیستم های ترجمه اتوماتیک برای زبان های مختلف را فراهم کنند.
پروژه های nlp تحلیل احساسات: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان احساسات کاربران را درباره متن ها، نظرات و پست های اجتماعی تحلیل کرد. این اطلاعات می تواند در زمینه هایی مانند تحلیل بازار، مدیریت ارتباط با مشتری و تحلیل رفتار مصرف کنندگان مفید باشد.
پروژه های nlp خلاصه سازی متن: پروژه های NLP می توانند متن های طولانی را به صورت خلاصه و مختصر تر تبدیل کنند. این کاربرد در حوزه هایی مانند مطالعه و تحلیل مقالات علمی، خبرخوان ها و سیستم های خلاصه سازی خبرها مورد استفاده قرار می گیرد.
پروژه های nlp ترجمه اتوماتیک: از طریق پردازش زبان طبیعی، می توان سیستم های ترجمه اتوماتیک را ارتقا داد و کیفیت ترجمه ها را بهبود بخشید.
تحلیل و تشخیص موضوع: با استفاده از الگوریتم های NLP، می توان موضوعات و کلیدواژه های مهم در متن ها را شناسایی کرد. این اطلاعات می تواند در تحلیل محتوای وب سایت ها، مدیریت دانش و تحلیل رفتار مصرف کنندگان مورد استفاده قرار گیرد.
پروژه های nlp تشخیص اسپم: با استفاده از الگوریتم های NLP، می توان اسپم ها را از پست ها و ایمیل ها تشخیص داد و جلوگیری از ورود آنها به صندوق
پروژه های nlp تحلیل ساختار جملات: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان ساختار جملات را تحلیل کرده و اجزای مختلف آنها را شناسایی کرد. این اطلاعات می تواند در حوزه هایی مانند گرامر چک، ترجمه زبانی و تحلیل متن های ادبی مورد استفاده قرار گیرد.
پروژه های nlp پرسش و پاسخ اتوماتیک: با استفاده از الگوریتم های NLP، می توان سیستم هایی را طراحی کرد که به سوالات کاربران پاسخ دهند. این کاربرد در سیستم های پشتیبانی مشتری، ربات های چت و سیستم های سوال و جواب مورد استفاده قرار می گیرد.
پروژه های nlp تحلیل رفتار کاربران: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان تحلیلی از رفتار و نیازهای کاربران در محیط های مختلف انجام داد. این اطلاعات می تواند در تحلیل رفتار مصرف کنندگان، تحلیل ارتباطات اجتماعی و بهبود تجربه کاربر مورد استفاده قرار بگیرد.
پروژه های nlp تولید متن خودکار: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان سیستم هایی طراحی کرد که به صورت خودکار متن ها و مقالات را تولید کنند. این کاربرد در حوزه هایی مانند سیستم های خبرنگاری، سیستم های تولید محتوا و سیستم های نگارش خودکار مورد استفاده قرار می گیرد.
پروژه های nlp تحلیل متن های قضایی: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان متون قضایی را تحلیل کرده و اطلاعات مهمی مانند نام اشخاص، تاریخ ها و جزئیات قضایی را استخراج کرد. این کاربرد در حوزه هایی مانند حقوق و قضاوت مورد استفاده
قرار می گیرد.
پروژه های nlp تحلیل اخبار و رسانه ها: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان اخبار و مقالات را تحلیل کرده و اطلاعات مهمی مانند موضوعات مهم، افراد مطرح و رویدادها را استخراج کرد. این کاربرد در حوزه هایی مانند رسانه ها، تحلیل رویدادها و تحلیل سیاسی مورد استفاده قرار می گیرد.
پروژه های nlp تشخیص ارتباطات اجتماعی: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان ارتباطات اجتماعی و شبکه های اجتماعی را تحلیل کرده و الگوها و روابط بین افراد را شناسایی کرد. این کاربرد در حوزه هایی مانند تحلیل شبکه های اجتماعی، مدیریت روابط مشتری و تحلیل رفتار مصرف کنندگان مورد استفاده قرار می گیرد.
پروژه های nlp تحلیل متن های علمی: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان مقالات علمی را تحلیل کرده و اطلاعات مهمی مانند موضوعات مورد بحث، روش های استفاده شده و نتایج به دست آمده را استخراج کرد. این کاربرد در حوزه هایی مانند پژوهش علمی، تحلیل مقالات و مدیریت دانش مورد استفاده قرار می گیرد.
تحلیل متن های شبکه های اجتماعی: با استفاده از پردازش زبان طبیعی، می توان متن های موجود در شبکه های اجتماعی را تحلیل کرده و اطلاعات مهمی مانند نظرات و تمایلات کاربران را استخراج کرد. این کاربرد در حوزه هایی مانند تحلیل رفتار مصرف کنندگان، تحلیل ارتباطات اجتماعی و تحلیل بازار مورد استفاده قرار می گیرد.
مفاهیم گرام برای انجام پروژه پرداش متن
تجزیه نحوی (Syntax Parsing): تحلیل ساختار جملات برای فهمیدن روابط نحوی بین کلمات.
تشخیص بخش‌های گفتار (Part-of-Speech Tagging): شناسایی نقش‌های گرامری کلمات مانند اسم، فعل، صفت و …
شناخت موجودیت‌های نامدار (Named Entity Recognition): شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌های خاص مانند نام افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها.
تحلیل معنایی (Semantic Analysis): درک معنا و مفهوم جملات و عبارات.
مدل‌های زبانی (Language Models): پیش‌بینی و تولید متون بر اساس یادگیری از داده‌های متنی.
تحلیل معنایی وابسته به وظیفه (Task-Specific Semantic Analysis): تحلیل معنایی که با توجه به هدف خاص پردازش متن مانند ترجمه، استخراج اطلاعات، یا تولید متن طراحی شده است.
تشخیص و اصلاح خطاهای املایی و نحوی (Spell and Grammar Checking): شناسایی و اصلاح اشتباهات املایی و نحوی در متون.
مدل‌های توزیع احتمالاتی (Probabilistic Models): استفاده از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی احتمالات مختلف در ساختار و محتوای متن. مثال‌ها شامل مدل‌های نایو بایزی و مدل‌های مخفی مارکوف هستند.
تحلیل وابستگی (Dependency Parsing): تحلیل نحوی که روابط وابستگی بین کلمات را مشخص میکند. این نوع تحلیل برای درک ساختار معنایی جملات پیچیده ضروری است.
مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Models): استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده برای پردازش و تولید متن. این شامل مدل‌های پیشرفته مانند BERT، GPT، و T5 است که به درک عمیقتر و تولید متن‌های طبیعی کمک میکنند.
استفاده از واژگان معنایی (Semantic Vectors): استفاده از بردارهای معنایی برای نمایش و مقایسه مفاهیم مختلف. روش‌هایی مانند Word2Vec، GloVe، و FastText برای این کار استفاده می‌شوند.
جستجوی معنایی (Semantic Search): بهبود جستجو با درک معنای واقعی جستجوهای کاربران و ارائه نتایج مرتبط‌تر.
تشخیص نیت (Intent Recognition): شناسایی نیت اصلی کاربر در تعاملات متنی، مانند درک درخواست‌های کاربران در سیستم‌های چت‌بات.
استخراج اطلاعات (Information Extraction): استخراج داده‌های مشخص و مفید از متون غیر ساختاریافته، مانند استخراج نام اشخاص، تاریخ‌ها، و مکان‌ها.
تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation): تولید متنی که به طور طبیعی به نظر برسد، برای کاربردهایی مانند تولید گزارش‌ها، خلاصه‌سازی متون و پاسخ‌دهی به سوالات.
خلاصه‌سازی (Summarization): تولید خلاصه‌های مختصر و مفید از متون طولانی.
ترجمه ماشینی (Machine Translation): ترجمه متون از یک زبان به زبان دیگر با استفاده از مدل‌های گرامری و معنایی.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): شناسایی و تحلیل احساسات و نظرات موجود در متون، مانند تشخیص نظرات مثبت، منفی یا خنثی.
تشخیص تغییرات متن (Text Change Detection): شناسایی و تحلیل تغییرات در متن برای کاربردهایی مانند مقایسه نسخه‌های مختلف مستندات.
nlp چیست ؟
nlp یا پردازشگر زبان طبیعی که مخفف Neuro Linguistic Programming یکی از حوزه های کاربردی در هوش مصنوعی می باشد که به نحوه تعاملات و ادراک زبانی میان انسان و ماشین میپردازد و از تکنیک های ادراکی ، رفتاری و ارتباطی برای فهم هر چه بهتر زبان استفاده میشود و کاربرد اصلی آن در درک زبان انسان توسط رایانه های می باشد. انجام پروژه های nlp کاربرد فراوانی در برقراری ارتباط بهتر و درک مفاهیم گفتاری و زبانی انسان توسط کامپیوترها دارد. هدف از طراحی nlp سرعت بخشیدن به درخواست مشتریان در مدت زمان کوتاه می باشد. یکی از ویژگی های بارز nlp بهبود مهارت های ارتباطی می باشد .این علم از فناوری درک زبان ها توسط کامپیوترها بهره میبرد امروزه nlp کاربردهای فراوانی در حوزه های مختلف پیدا کرده است موتور جستجوی گوگل از طرفداران بسیار مهم nlp می باشد شاید دقت کرده باشید که گوگل چطور متن ها را ترجمه کرده و اصلاحات ویرایشی را انجام میدهد همه اینها توسط علم nlp انجام میشود
در یک تعریف کلی به nlp برنامه‌ریزی عصبی زبانی یا برنامه‌ریزی به زبان عصبی، رویکردی منظم است که هدف از آن افزایش اثر بخشی فردی است. اصل اساسی در برنامه‌ریزی عصبی زبانی این است که افراد به شیوه‌های خاص خود در مورد جهان فکر میکنند. آن را می‌بینند، می‌شنوند، لمس میکنند و می‌فهمند. برنامه‌ریزی عصبی زبانی با ساختار تفکر و قالب‌های فکری سرو کار دارد و نه افکار خاصی که در ذهن وجود دارد.
متلب پروژه چه نوع پروژه های nlp را میتواند انجام دهد؟
انجام پروژه دانشجویی nlp
انجام پروژه هوش مصنوعی nlp
انجام پروژه nlp با متلب
انجام پروژه nlp با پایتون
مراحل ایجاد یک nlp
این قابلیت را ایجاد میکند یک انسان با یک دستگاه دیجیتالی صحبت میکند.
میتواند یک دستگاه صوتی، صدای انسان را ضبط میکند.
امکان طراحی دستگاه دیجیتالی، صدای انسان را به متن تبدیل میکند.
این قابلیت دارد که متن‌ها پردازش شوند و پاسخ متنی مناسب از سمت آنها دریافت شود
قابلیت تبدیل متن به صورت را بر عهده دارد
انجام پروژه های nlp
متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)
انجام پروژه هوش مصنوعی
انجام پروژه جاوا
انجام پروژه نظریه بازیها
انجام پروژه پایتون
انجام پروژه متلب
انجام پروژه یادگیری تقویتی
انجام پروژه شبکه عصبی
انجام پروژه پردازش زبان طبیعی
انجام پروژه داده کاوی
انجام پروژه مکاترونیک
انجام پروژه یادگیری عمیق
انجام پروژه یادگیری ماشین
انجام پروژه سیستم خبره
انجام پروژه رباتیک
انجام پروژه پردازش سیگنال
اهمیت استفاده از nlp در چیست ؟
nlp یا برنامه ریزی عصبی کلامی یکی از فناوری های پیشرفته در حوزه هوش مصنوعی است که به کامپیوترها کمک میکند که بتوانند با زبان انسان ارتباط برقرار کنند این فناوری اهمیت فوق العاده ای در زندگی امروزی بشر دارد و کاربردهای فراوانی در حوزه های مختلف پیدا کرده است. یکی از ویژگی های استفاده از nlp سرعت بخشیدن به پاسخ های مشتریان می باشد در بسیاری از صنایع گوناگون با پردازش زبان و همچنین تحلیل محتوای متن میتواند خدمات بهتری را به مشتریان خود ارائه دهند
مراحل انجام پروژه nlp در متلب پروژه
ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
بررسی دقیق و کارشناسی پروژه nlp توسط مجریان گروه متلب پروژه.
اعلام هزینه و قیمت پروژه nlp براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
ارسال پروژه nlp توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.
کاملترین دوره آموزش پردازش متن صفر تا صد | آموزش NLP ( فارسی و انگلیسی ) | Text Processing with Python یک دوره NLP جامع مقدماتی تا پیشرفته و گام به گام برای علاقه مندان به حوزه پردازش متن (Text Processing) می باشد. در دوره آموزش پردازش متن که در حال ملاحظه آن هستید مهندس تقندیکی در قالب 63 فیلم آموزشی فرایندهای مختلف Text Processing یا پردازش زبان طبیعی (NLP) را به شما عزیزان آموزش می دهد.
سرفصل ها
1 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (آموزش NLP) با 5 درس رایگان
ضمیمه دارد رایگان
2 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 2 : مرتب سازی خطوط داده متنی
3 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 3 : فرمت دهی پاراگراف ها
4 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 4 : نصب NLTK
5 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 5 : شمارش کلمات ( TF )
6 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 6 : رمزنگاری و رمزگشایی متن
7 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 7 : خواندن معکوس متون
8 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 8 : حذف کلمات تکراری
9 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 9 : پردازش اسناد PDF
10 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 10 : استخراج ایمیل و آدرس از متن
ضمیمه دارد
11 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 11 : ترجمه و بزرگ کردن کلمات
12 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 12 : واحدسازی حرفه ای کلمات ( Word Tokenize )
13 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 13 : حذف ایست واژه ها ( StopWords )
14 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 14 : مترادف و متضاد
15 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 15 : استخراج موضوع و Bigram
16 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 16 : برچسب‌گذاری اجزای کلام ( POS )
17 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 17 : Corpora Access با NLTK
ضمیمه دارد
18 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 18 : فروانی واژه ای (TF)
19 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 19 : ریشه یابی ساختاری
20 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 20 : آنالیز احساسات
21 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 21 : خلاصه سازی اتوماتیک اسناد
22 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 22 : ترجمه متون
23 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 23 : معرفی دوره NLP
رایگان
24 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 24 : پیشنیازهای دوره NLTK
25 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 25 : نصب NLTK و داده ها
26 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 26 : دسترسی به مخزن داده
27 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 27 : شمارش واژه های متن
28 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 28 : Tokenization اسناد
29 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 29 : تشخیص و حذف Stopwords
30 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 30 : شناسایی Bigrams
31 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 31 : تشخیص برچسب کلمات (POS)
32 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 32 : ریشه یابی کلمات
33 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 33 : فراوانی واژه ای
34 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 34 : آنالیز احساسات
35 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 35 : مترادف ، متضاد و تعاریف کلمات
36 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 36 : معرفی دوره
رایگان
37 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 37 : آموزش نصب spaCy
38 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 38 : تشخیص کلمات در متن
39 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 39 : تشخیص جملات در متن
40 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 40 : ریشه یابی
41 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 41 : برچسب گذاری اجزای کلام
42 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 42 : برچسب گذاری اجزای کلمه 2
43 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 43 : وابستگی کلمات
44 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 44 : حذف ایست واژه ها
رایگان
45 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 45 : شکل کلمات
46 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 46 : تشخیص موجودیت ها
47 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 47 : فراوانی واژه ای
48 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 48 : بردار کلمات
49 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 49 : شباهت معنایی
50 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 50 : استخراج ماهیت کلمه
51 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 51 : معرفی دوره
رایگان
52 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 52 : نصب پیش نیازها
53 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 53 : نرمال سازی متن
54 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 54 : تشخیص یا واحدساز واژه
55 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 55 : تشخیص یا واحدساز جمله
56 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 56 : حذف ایست واژه ها
57 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 57 : ریشه یابی ساختاری
58 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 58 : ریشه یابی لغوی
59 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 59 : فراوانی واژه ای (TF)
60 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 60 : ترجمه متون فارسی
61 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 61 : برچسب گذاری واژه ها
62 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 62 : آنالیز احساسات
63 - کاملترین دوره آموزش پردازش متن (NLP) قسمت 63 : استخراج N-grams
مهمترین امتیاز مثبت دوره پردازش متن ، آموزش ابزارها و کتابخانه های مکمل مختلف پردازش زبان طبیعی می باشد که به شکل کاملا عملی و سناریو محور توسط مدرس آموزش داده شده اند. در واقع مدرس تمام تلاش خود را بکارگرفته است تا ابزارهای مکمل پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند (spaCy , NLTK , TextBlob و هضم) را از صفر تا صد برای علاقه مندان به حوزه NLP آموزش دهد.
لذا مدرس در قسمت های 1 تا 22 استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون را برای پردازش متن آموزش می دهد، در قسمت های 23 تا 35 ابزار NLTK را برای پردازش متن آموزش می دهد. در قسمت های 36 تا 50 ابزار spaCy را برای پردازش متن آموزش می دهد و در نهایت در قسمت های 50 تا 63 پردازش کامل متون فارسی را آموزش می دهد.دوره پردازش متن در واقع برای مخاطبینی طراحی شده است که علاقه مند به پژوهش و انجام پروژه در حوزه پردازش متن هستند و یک دوره عمومی به حساب نمی آیند.
هدف دوره پردازش متن | Text Processing چیست؟
هدف دوره پردازش متن با زبان برنامه نویسی پایتون (Text Processing With Python) ، آشنایی و آموزش دانشجو با انواع روش ها و ابزارهای پردازش متن (Text Mining and Text Processing) یا پردازش زبان طبیعی (NLP) در مفسر پایتون می باشد. این دوره یکی از پرفروش ترین دوره های پردازش متن (Text Processing) در ایران بوده که به شکل مادام العمر توسط مدرس کاظم تقندیکی با تجربه بیش از 10 سال پشتیبانی می شود.
در این دوره مدرس تمام سعی خود را به کارگرفته تا با زبان ساده، کاربردی و عملی انواع داده های متنی با زبان های مختلف را مورد پردازش قرار دهد تا دانشجو بتواند در مراحل بعدی انواع روش های پردازش زبان طبیعی (NLP) را بر روی داده های متنی پردازش شده بکار گیرد. در واقع این دوره یک پیش نیاز و هم نیاز ضروری با NLP بوده تا بتواند زبان انسان را به کامپیوتر بفهماند. دانشجو می توان قبل از تهیه این دوره، با بررسی سرفصل های دوره پردازش متن با زبان برنامه نویسی پایتون به اهمیت و ضروری بوده این دوره پی ببرد.
پردازش متن چیست؟
پردازش متن یک مؤلفه با اهیمت در پردازش زبان طبیعی و پردازش داده های متنی بوده و هدف آن، آموزش یک سیستم در درک نوشته ها و گفتار انسان ها با زبان های مختلف می باشد. همانطور که اطلاع دارید بخش زیادی از داده های وب، داده های نوشتاری و متنی هستند که توسط افراد مختلف در سبک و طرح های مختلفی ایجاد شده است مانند (صفحات وب، پست های شبکه های اجتماعی و ...) از این حیث پردازش متن در حوزه پردازش زبان طبیعی بسیار با اهمیت می باشد. لذا در این دوره هدف اموزش انواع روش های پردازش داده های متنی به برنامه نویسیان و پژوهشگران حوزه پردازش زبان طبیعی می باشد.
مزایا دوره پردازش متن با پایتون در توسینسو چیست؟
پشتبانی مادام العمر
معرفی ابزارهای مختلف پردازش متن
ارزان بودن این دوره نسبت به خیلی از دوره های پردارش متن دیگر
در دسترس بودن مدرس از طریق تماس
آموزش ساده، گویا و عملی
بررسی انواع روش ها و فنون پردازش زبان طبیعی
آموزش زبان برنامه نویسی پایتون در طی دوره
عدم نیاز به پیش نیاز خاص
معرفی مجموع کدهای ساده و کاربردی در پروژه های مختلف
پردازش زبان طبیعی را می توان به عنوان زیرشاخه هوش مصنوعی تعریف کرد که به عنوان NLP شناخته می شود. متن را به فرمت های باینری تبدیل می کند تا رایانه ها بتوانند آن را درک کنند. در درجه اول، دستگاه متون را می فهمد و سپس با توجه به سوالات پرسیده شده ترجمه می کند. این فرآیندها با کمک چندین تکنیک انجام می شوند. از آنجایی که این مقاله بر ارائه موضوعات پایان نامه پردازش زبان طبیعی متمرکز شده است، ما قصد داریم هر جنبه ای را که برای یک پایان نامه NLP مورد نیاز است، آشکار کنیم. زبان طبیعی زبانی است که انسانها به صورت متن و گفتار با آن ارتباط برقرار می کنند و ما توسط آن احاطه شده ایم. بیش از نیم قرن است که تحقیقات در زمینه پردازش زبان طبیعی با افزایش استفاده از رایانه در حوزه زبان شناسی رو به رشد بوده است. به همین خاطر، در اینجا تصویر کاملی از موضوعات پایان نامه کارشناسی ارشد NLP را ارائه می دهیم. برای توضیحات بیشتر به لینک رو به رو مراجعه کنید : انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی
انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟
NLP فرآیند بازیابی معنای جمله داده شده است برای این کار از تکنیک ها و الگوریتم هایی برای استخراج ویژگی ها استفاده می کنند.
- ضبط صدا
- پردازش متن
- تبدیل صدا به متن
- تعامل انسان و کامپیوتر
این یک نمای کلی از سیستم NLP است. NLP یکی از فناوری های مهمی است که در زندگی روزمره مورد استفاده قرار می گیرد. بدون این فناوری ها، ما حتی نمی توانستیم یک سناریوی واحد را تصور کنیم. در واقع، آنها زمان انسان را با چک املایی، شکل‌بندی‌های دستوری به حداقل رساندند و از همه مهمتر توانایی بالایی در مدیریت داده‌های صوتی دارند. در این رابطه، اجازه دهید ایده ای از نحوه عملکرد NLP به طور کلی داشته باشیم.
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
NLP چگونه کار می کند؟
- ورودی های داده های بدون ساختار
- دانش زبانی
- دانش دامنه
- مدل دامنه
- آموزش مدل Corpora
- ابزار و روش ها
موارد ذکر شده در بالا زمانی ضروری هستند که ورودی به مدل داده شود. مدل NLP به جنبه‌های ذکر شده در بالا برای پردازش داده‌های بدون ساختار نیاز دارد تا داده‌های ساختاریافته را با استفاده از تجزیه، ریشه‌یابی و واژه‌سازی و غیره ارائه دهد. در واقع، NLP بر اساس ویژگی های برجسته خود مانند نسل و درک، تحت طبقه بندی قرار می گیرد.
مراحل پردازش زبان طبیعی NLP
- تقسیم بندی جملات
- نشانه گذاری کلمات
- برچسب گذاری PoS
- تجزیه و تحلیل زمینه های نحوی
- حذف کلمات توقف
- بن واژه سازی و ریشه یابی (Lemmatization & Stemming)
- طبقه بندی متون
- تحلیل عواطف/احساس
برچسب ها
انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی انجام پروپوزال و پروژه دانشجویی در مورد پردازش زبان های طبیعی انجام پایان نامه پروژه درس پردازش زبان طبیعی (NLP) انجام پایان نامه ارشد در حوزه پردازش زبان طبیعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات انجام پایان نامه ارشد دکتری پردازش زبان طبیعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی با matlab انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی با پایتون انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی NLP در خلاصه سازی متن انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی یادگیری ماشین انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی
مرکز نوآوری در پردازش زبان طبیعی
مرکز نوآوری پردازش زبان طبیعی با همت 4 عضو هئیت علمی و با عضویت 4 دانشجوی دکتری و بیش از ۱۰ دانشجوی ارشد و تعدادی دانشجوی کارشناسی در سال ۱۳۹8 در دانشکده ریاضی و علوم کامپیوتر دانشگاه صنعتی امیرکبیر تاسیس شد. هدف مرکز عبارت است از تحقیق، طراحی و توسعه سامانه‌های هوشمند و با تمرکز بر نوآوری در حوزه‌های هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علوم داده.
بندی - یادگیری ماشین شامل چه جزئیاتی است:
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
پروژه کاملا انجام شده - فقط نیاز به نوآوری داره. این قسمت نوآوری رو میخوام یه نفر پیشنهاد بده و انجامش بده.
پروژه طبقه بندی متن با روش های یادگیری ماشینه. که یعنی نیاز به دانش یادگیری ماشین و پردازش زبان های طبیعی داره. کدهام هم نوشته شده توی ژوپایتر و ارسال میکنم که از اول نیاز به انجام نباشه و وقت نگیره. ترجیحا یه نوع وزن دهی پیاده سازی بشه روی روش های تصمیمگیری تا دقت بالاتری به دست بیاد.
مطلب، کمک به افرادی است که به‌تازگی به حوزه پردازش زبان طبیعی علاقه‌مند شده و دوست دارند بدانند مسیر یادگیری پردازش زبان طبیعی چیست.
هدف از بخش‌های مختلف و متنوع این نوشته، ارائه شناخت اولیه نسبت به این حوزه، سپس معرفی منابع مختلف آموزشی است. البته در لابه‌لای صحبت‌ها، سعی شده از تجربیات نویسنده استفاده شود و نکاتی که ممکن است در آینده به کار آید، بیان شود.
ازآنجایی‌که غلط‌های نگارشی یا فنی اجتناب‌ناپذیر است پس در بهبود این نوشته همراه بوده و نکات اصلاحی خود را به این آدرس ایمیل کنید. همچنین اگر منبع مفید دیگری خوانده که در این نوشتار نیست لطفا اطلاع داده تا در نسخه های بعدی قرار گیرد. در آخر اگر مطلب مناسبی نوشته اید که برای مخاطب این نوشتار مناسب است حتماً از طریق ایمیل اطلاع رسانی کنید.
مسیر یادگیری پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی حوزه‌ای جذاب در بازارهای خارجی و (تا حدودی) داخلی است. با یادگیری مباحث مربوطه میتوانیم هم روی متون فارسی و هم متون انگلیسی کار کنیم.
اگر بازار داخل را انتخاب کنیم؛ چون در این بخش صنعت ابتدای کار است پس درآمد نسبتاً خوبی منتظرمان است؛ ولی توصیه بهتر این است که رویکردمان را گسترش بدهیم و به پروژه‌های خارجی فکر کنیم و با دورکاری (ریموت) درآمد دلاری داشته باشیم. تعداد پروژه‌های انگلیسی چندین برابر است و همچنین کار روی متون انگلیسی به دلیل وجود کتابخانه‌های قوی، بسیار آسان‌تر ا
کسب و کار کشورهای مختلف از جمله ایران را نیز تحت تاثیر قرار داده است. این مساله باعث شده هر روزه تعداد آگهی‌های مربوط به متن کاوی بیشتر شوند. پس یک موقعیت مناسب فراهم شده و کافی است مهارت خودمان را بالا ببریم و سپس به سراغ این موقعیت‌های شغلی خوش درآمد برویم.
در این دوره با تکیه بر مفاهیم شبکه عصبی و شبکه‌های عمیق سعی شده پروژه‌های پیشرفته در زمینه NLP انجام شود. در این دوره ابتدا مفاهیم شبکه عصبی کاملا تدریس شده و سپس مثال‌های متنوع و متعددی پیاده سازی می‌شوند. پس از مشاهده این دوره و تمرین فراوان، به راحتی میتوانید به عنوان یک کارشناس پردازش زبان طبیعی یا متن کاوی فعالیت رسمی خود را شروع کنید.
اهداف دوره
بعد از دیدن آموزش‌ها، به‌شرط تمرین مناسب (پروژه به‌گونه‌ای پیاده‌سازی شده‌اند که امکان توسعه و گسترش دارند و هر فرد ابتدا باید منطق پروژه و کدها را با تمرین متوجه شود و سپس ایده‌های جدید را به آن اضافه کند)، شما آمادگی کافی برای انجام پروژه‌های حوزه متن کاوی را پیدا خواهید کرد و با آرامش خاطر میتوانید برای یکی از جایگاه‌های شغلی درخواست دهید.
سرفصل مطالب
بخش اول: مقدمات و تعاریف متن کاوی
مرور کلی دوره
معرفی مدرس
بررسی پیش‌نیازها
معرفی ابزارهای پیش‌نیاز
آموزش نصب پایتون و jupyter notebook و tensorflow
آموزش کار با jupyter notebook
آموزش کار با google coolab
در این فصل ابتدا تمام مثال‌هایی که در طول دوره پیاده‌سازی می‌شوند به‌اختصار توضیح داده می‌شوند در ادامه به سؤالاتی مثل:
“مخاطب دوره متن کاوی پیشرفته فارسی کیست”
“پیشنیازهای لازم برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره چیست”
“در این دوره با چه ابزارهایی آشنا خواهیم شد”
پاسخ می‌دهیم. سپس ابزارهای پیش‌نیاز (پایتون، تنسورفلو و ژوپیتر) معرفی و نصب خواهند شد. در نهایت نحوه کار با jupyter notebook، google coolab آموزش داده میشود.
بخش دوم: آموزش زبان پایتون
بخش سوم: Word Representation چیست؟
بخش چهارم: Word Embbeding چیست؟
بخش پنجم: معرفی Language Modelingها
بخش ششم: word2vec چیست؟
بخش هفتم: معرفی Glove
بخش هشتم: آموزش FastText
بخش نهم: آموزش کامل شبکه عصبی
بخش دهم: Convolutional neural network چیست؟
بخش یازدهم: آموزش Keras Fuctional Api
بخش دوازدهم: شبکه‌های عصبی بازگشتی
بخش سیزدهم: پیاده سازی پروژه تشخیص زبان متن(Language Detector)
بخش چهاردهم: پروژه تحلیل عواطف نظرات دیجی کالا (Sentiment Analysis)
بخش پانزدهم: پروژه تشخیص ایمیل های اسپم فارسی (Spam Detector)
بخش شانزدهم: پروژه خوشه بندی کلمات فارسی (Word Clustering)
بخش هفدهم: معرفی مدل‌های seq2seq
بخش هیجدهم: پروژه تولید اشعار عطار(Text Generator)
بخش نوزدهم: پروژه ماشین ترجمه انگلیسی به فارسی (Machine Translation)
بخش بیستم: پیاده سازی خلاصه ساز متون فارسی (Text Summarization System)
بخش بیست و یکم: تشخیص موجودیت‌های نامدار فارسی (Named Entity Recognition)
پیشنیازهای دوره متن کاوی
برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره آموزشی، بهتر است پیش‌نیاز آن یعنی دانش برنامه‌نویسی و پایتون را کسب کنید که برای یادگیری آن، دوره رایگان در سایت موجود است. پس توصیه میشود ابتدا دوره رایگان برنامه‌نویسی پایتون را مشاهده کرده و سپس به سراغ این دوره بیایید.
همچنین حتما توصیه می شود قبل تماشای این دوره آموزش پردازش زبان طبیعی مقدماتی، تهیه کنید.
نکته: اگر برای انجام پروژه ها، داده احتیاج داشتید حتما به کانال تلگرامی ما مراجعه کنید.
برچسب: دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق دوره آموزشی متن کاوی دوره پردازش زبان طبیعی کاملترین دوره آموزش پردازش متن
درخواست مشاوره
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره این دوره درخواست مشاوره خود را ارسال کنید و یا با ما در تماس باشید.
درخواست مشاوره
دوره های مرتبط
autoencoder چیست
دوره آموزش AutoEncoder در Tensorflow
در دوره آموزش کاهش نویز تصاویر با Tensorflow و Autoencoder چه مواردی آموزش داده میشود؟ در این آموزش یکی از…
پردازش زبان طبیعی مقدماتی
آموزش پردازش زبان طبیعی مقدماتی