انجام پروژه های پردازش متن nlp

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:

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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 :

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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؟

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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؟

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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 azsoftı[e-mail]  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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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 [e-mail] 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.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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.

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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

 

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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؟

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

    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

azsoft.ir.
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

azsoft.ir
09367292276

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

انجام پروژه های nlp

پردازش زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های بااهمیت در حوزهٔ گستردهٔ علوم رایانه، هوش مصنوعی، که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنا بر این پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است. پس چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیق‌تر، پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند. در این صورت، با استفاده از آن می‌توان به ترجمهٔ زبان‌ها پرداخت، از صفحات وب و بانک‌های اطلاعاتیِ نوشتاری جهت پاسخ دادن به پرسش‌ها استفاده کرد، یا با دستگاه‌ها، مثلاً برای مشورت گرفتن به گفت‌وگو پرداخت.[۱] این‌ها تنها مثال‌هایی از کاربردهای متنوع پردازش زبان‌های طبیعی هستند
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
هدف اصلی در پردازش زبان طبیعی، ایجاد تئوری‌هایی محاسباتی از زبان، با استفاده از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای موجود در علوم رایانه است. بدیهی است که در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و علاوه بر محققان علوم رایانه، نیاز به دانش زبان شناسان نیز در این حوزه می‌باشد. با پردازش اطلاعات زبانی می‌توان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی به دو دسته کلی قابل تقسیم است: کاربردهای نوشتاری و کاربردهای گفتاری. از کاربردهای نوشتاری آن می‌توان به استخراج اطلاعاتی خاص از یک متن، ترجمه یک متن به زبانی دیگر یا یافتن مستنداتی خاص در یک پایگاه داده نوشتاری (مثلاً یافتن کتاب‌های مرتبط به هم در یک کتابخانه) اشاره کرد. نمونه‌هایی از کاربردهای گفتاری پردازش زبان عبارتند از: سیستم‌های پرسش و پاسخ انسان با رایانه، سرویس‌های اتوماتیک ارتباط با مشتری از طریق تلفن، سیستم‌های آموزش به فراگیران یا سیستم‌های کنترلی توسط صدا. در سالهای اخیر این حوزه تحقیقاتی توجه دانشمندان را به خود جلب کرده‌است و تحقیقات قابل ملاحظه‌ای در این زمینه صورت گرفته‌است.
یادگیری ماشین

توسعه دهندگان هوش مصنوعی ما از یادگیری ماشین برای ایجاد راهکارهای هوش مصنوعی که قابلیت جمع آوری داده های بدون ساختار و تبدیل آن به روندهای کاربردی را دارند برای رشد کسب و کار استفاده میکنند
دستیار صوتی
، یکی از خدمات قابل ارائه توسط توسعه دهندگان هوش مصنوعی ما ایجاد دستیارهای صوتی با استفاده از NLP و تشخیص گفتار است. دستیار صوتی به افزایش آگاهی از برند شما کمک کرده و بهره وری را از طریق جستجوی صوتی بهبود میبخشد.
هوش تجاری

مهندسان هوش مصنوعی در گروه هلدینگ تجارت 20 ، استراتژی هایی تدوین و پیاده سازی میکنند که امکان بهینه سازی آنالیز مشتریان ، پیش بینی و تحلیل عملکرد را فراهم نمایند.
توسعه چت بات   
توسعه چت بات

خدمات توسعه چت بات توسط ما، بسیار نزدیک به رفتارهای انسانی میباشد. تیم توسعه نرم افزار هوش مصنوعی ما، ربات هایی برایتان توسعه خواهند داد که تعاملات شخصی سازی شده را آسان تر نموده و منجر به افزایش وفاداری و بازگشت مشتری خواهند شد.
پردازش زبان طبیعی   
پردازش زبان طبیعی

توسعه دهندگان ما با استفاده از NLP و NLU، میتوانند به سازمان ها کمک کنند تا بازخورد و احساسات مشتریان را ارزیابی نمایند که در نهایت، موجب افزایش تعامل مشتریان و درآمد کسب و کار میشود.
بینایی کامپیوتر   
بینایی کامپیوتر

متخصصان توسعه نرم افزارهای هوش مصنوعی در گروه هلدینگ تجارت 20 ، تجربه فراوانی در توسعه راهکارهایی برای شناخت آبجکت ها و دسته بندی تصاویر با استفاده از جستجوی تصویری مبتنی بر یادگیری عمیق دارند.
پروژه هوش مصنوعی   
سفارش پروژه هوش مصنوعی در شرکت معتبر
هوش مصنوعی   
تحول فرآیندهای کاری با استفاده از قابلیت های هوش مصنوعی

ایده های هوش مصنوعی شما را با تجربه و دانش چندین ساله خود، در قالب پروژه های بینایی کامپیوتر، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و زبان پردازش طبیعی به واقعیت تبدیل میکنیم. تیم ما آماده همکاری با کسب و کارهای کوچک و بزرگ جهت دریافت سفارش پروژه هوش مصنوعی، توسعه هوش مصنوعی، ارائه خدمات مشاوره هوش مصنوعی و نیز، آموزش هوش مصنوعی میباشد.

 توسعه هوش مصنوعی گروه هلدینگ تجارت 20 ، یک از گروه های معتبر تبلیغات کسب و کارها ، متشکل از تحلیلگران هوش مصنوعی، طراحان، توسعه دهندگان فول استک و معماران نرم افزار حرفه ای میباشد.

فرآیند توسعه هوش مصنوعی
ارزیابی پروژه

پس از ثبت سفارش پروژه هوش مصنوعی توسط شما، این موضوع را مشخص میکنیم که آیا ایده شما نیاز به توسعه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی دارد یا نه. در صورت نیاز، یک نقشه مسیر مبتنی بر نیازهای شما مشخص میکنیم.
آماده سازی پروژه اولیه   
آماده سازی پروژه اولیه

پس از آماده سازی اطلاعات، ارزیابی ها و اصلاحات آن را تا زمان کسب نتایج قابل قبول ادامه میدهیم. پس از کسب نتیجه دلخواه، فاز اولیه پروژه کسب و کار شما را اجرا میکنیم. هدف از اجرای پروژه در این مرحله، شناسایی گپ موجود بین مشکلات موجود و قابلیت های پروژه است.
گردآوری اطلاعات   
گردآوری اطلاعات پروژه

احتمالا شما به برخی داده ها جهت تحلیل دسترسی دارید. در غیر اینصورت، تیم ما داده های مورد نیاز را از منابع آنلاین جمع آوری مینماید. سپس این داده ها را برای تعیین الگوها و روابط معنادار که مرتبط با نیازهای شما باشند، پردازش میکنیم.
توسعه و پیاده سازی   
توسعه و پیاده سازی پروژه

پس از کسب اطمینان از حل مسائل و نیازهای کسب و کار توسط پروژه برنامه ریزی شده، سفارش پروژه هوش مصنوعی شما وارد فاز اجرایی خواهد شد.
پردازش زبان طبیعی NLP توسط آنتولوژی

وظیفه آنتولوژی فراهم آوردن محتوای معنایی می باشد
شناسایی موجودیت ها در متن ساخت نیافته تمام کاری که باید انجام دهیم نیست .مدل‌های آنتولوژی با نمایش این که چگونه موجودیت ها به سایر موجودیت ها (چه در همان متن و چه در یک حوزه کلی ) مرتبط می شوند ساختار را تکمیل می کنند.

همانطور که در تصویر بالا مشاهده می کنید این عبارت علامت گذاری شده است و کمان هایی به رنگ قرمز در تصویر مشخص می باشد. ما فقط دو کلمه را در این متن علامت گذاری کرده ایم. ویلیام شکسپیر به عنوان یک نمایشنامه نویس و هملت به عنوان یک نمایش نامه.اما به عمق دانشی که در این متن داریم توجه کنید.در این تصویر ما یک مدل را رسم کرده ایم .طبق تصویر مشخص است که ۶ عدد علامت گذاری توسط کمان ها صورت گرفته است .این علامت گذاری ها توسط موتور NLP صورت گرفته است و مدل سازی شده است.این مدل سازی درون یک آنتولوژی انجام شده است. در واقع ما توسط هستان شناسی می‌فهمیم که چگونه یک کتاب(Book) با یک تاریخ (Date) یا یک زبان (Language) و همچنین یک زبان با یک کشور(Country)  و آن هم با یک نویسنده(Author) و غیره مرتبط است .هر کدام از علامت گذاری ها توسط یک دیکشنری پشتیبانی می شود داده های این دیکشنری در خارج از حیطه آنتولوژی مربوطه ساخته شده است.آنتولوژی فقط ارتباطات بین علامت گذاری ها با یکدیگر را نمایش می دهد .علامت گذاری ویلیام شکسپیر به عنوان یک نویسنده یک ساختار سه تایی ضمنی محسوب می شود :
ویلیام شکسپیر یک نویسنده است
گذار به داده های ساخت یافته (استخراج سه تایی ها)

هم اکنون ما در ابتدای مرحله انتقال از حالت ساخت نیافته به قلمرو داده‌های ساخت‌یافته می باشیم اگر بدانیم که ویلیام شکسپیر یک نویسنده است همچنین می دانیم که هر نویسنده در کشوری زندگی می کند و همچنین نویسنده ها کتاب هایی را می نویسند که در تاریخ های مشخصی منتشر می شود و به زبان مشخصی هم نوشته شده است و غیره.
یک زنجیره معنایی کامل از اطلاعات داریم که می‌توانند از این عبارت استخراج شود و نکته اصلی همین جاست .علاوه بر این هستی شناسی به ما کمک می‌کند تا بفهمیم چه داده هایی را نداریم .اگر موتور NLP بتواند نویسنده و عنوان را تشخیص دهد چه چیزی را تشخیص نداده است؟

به نظر می رسد که همه کتاب ها در در یک تاریخ معینی انتشار می یابند بنابراین به دنبال این تاریخ بگردیم همچنین به نظر می رسد که در موضوع نوشتن کتاب یک زبان هم مطرح است بنابراین می‌توانیم آن را هم بیابیم .به طور خلاصه آنتولوژی ارتباطاتی را که بین موجودیت ها یا علامت گذاری ها وجود دارد را به ما میدهد .آنتولوژی به ما کمک می‌کند که هر علامت گذاری را در یک حوزه وسیع تر ( حوزه زنجیره معنایی و شبکه معنایی) داشته باشیم. همچنی
سرفصل‌های دوره دوره آموزش پردازش زبان طبیعی NLP
فیلم های آموزشی
11:21 ساعت (شامل 11:21 ساعت محتوای آموزشی)
15 جلسه
جلسه اول - مقدمات
"30:20
جلسه دوم - پیش پردازش متن و عبارات منظم
"68:43
جلسه سوم - فاصله ویرایشی
"67:21
جلسه چهارم -چندتایی ها
"49:31
جلسه پنجم - طبقه بندی متون
"57:16
جلسه ششم - طبقه بندی متون
"40:45
جلسه هفتم - تصحیح خطاهای املایی
"56:21
جلسه هشتم - معانی و روابط کلمات
"49:55
جلسه نهم - معانی و روابط کلمات
"51:04
جلسه دهم - تحلیل احساس
"50:01
جلسه یازدهم - تحلیل احساس
"45:44
جلسه دوازدهم - استخراج اطلاعات
"20:08
جلسه سیزدهم -برچسب گذاری کلمات
"23:04
جلسه چهاردهم - استخراج روابط از متن
"48:24
جلسه پانزدهم - پارسینگ
"22:47
نظرات (2 نظر)
دوره آموزش پردازش زبان طبیعی در 15 جلسه ارائه خواهد شد که شامل سرفصل‌های زیر است:

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    جلسه اول - مقدمات
    جلسه دوم - پیش‌پردازش متن و عبارات منظم
    جلسه سوم - فاصله ویرایشی
    جلسه چهارم -چندتایی‌ها
    جلسه پنجم - طبقه‌بندی متون
    جلسه ششم - طبقه‌بندی متون
    جلسه هفتم - تصحیح خطاهای املایی
    جلسه هشتم - معانی و روابط کلمات
    جلسه نهم - معانی و روابط کلمات
    جلسه دهم - تحلیل احساس
    جلسه یازدهم - تحلیل احساس
    جلسه دوازدهم - استخراج اطلاعات
    جلسه سیزدهم -برچسب‌گذاری کلمات
    جلسه چهاردهم - استخراج روابط از متن
    جلسه پانزدهم – پارسینگ

با استفاده از دوره آموزش پردازش زبان طبیعی و یادگیری آن می‌توانید به پیاده‌سازی پروژه‌های مختلف و شخصی خود در حوزه پردازش زبان فارسی، انگلیسی و بسیاری از زبان‌های دیگر بپردازید و اهداف گوناگونی را برای خود با یادگیری آن دنبال کنید که این اهداف توانایی تبدیل‌شدن به یک پروژه بزرگ را می‌توانند داشته باشند. مقدماتی(50 ساعت):

    پیش زمینه
    کاربردها
    تفاوتهای پردازش زبان طبیعی با دیگر حوزه های مشاب
    ابزارهای پایه ای زبان انگلیسی
    ابزارهای پایه های زبان فارسی
    ابزار Stanford-nlp
    مرور ابزارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی
    پیش پردازش ها
    ریشه یابی کلمات
    چندی سازی متن
    الگوریتم های حوزه تحلیل لغوی
    N-gram (BOW, CBOW, TF-IDF, SVD, LDA)
    Word Embedding(Context Independent)
    Word Embedding(Context dependent)
    شباهت سنجی متنی
    POS tag parser
    ترجمه ماشینی
    Named-Entity Recognition
    Word-Sense Disambiguation
    MultiModal
    Attention Mechanism

پردازش زبان طبیعی پیشرفته (40 ساعت):

    Attention and self-attention mechanisms
    Bert Model
    ALBERT, Roberta
    Knowledge Distillation
    Multilingual Models
    Zero-Shot Learning
    Multi-Modal Models Introduction
    Image Captioning
    Video Captioning
    Multi-Modal models review
    Question Answering Models
    Dialogue پردازش زبان طبیعی (NLP) یک شاخه از علوم است که به پردازش هوشمند زبان طبیعی ، یعنی همان زبانی که ما انسانها با ان صحبت  میکنیم، مرتبط است. زبان طبیعی برخلاف زبانهای برنامه نویسی که دارای ساختار و معنای کاملا مشخصی است، از پیچیدگیهای زیادی در تحلیل و فهم آن توسط کامپیوتر برخوردار است.

 

شاخه های تحقیقات این آزمایشگاه شامل پردازشهای هوشمند زبان طبیعی و ارائه برنامه های کاربردی مرتبط با تکنولوژی زبان است که شامل ارائه سیستمهای خطایاب املایی و دستوری، ارائه سیستم های مترجم هوشمند متون، خلاصه سازی، متن کاوی، تجزیه نحوی و ... است. عموما این تحقیقات روی زبان فارسی تمرکز دارد.

معمولا تحقیقات مذکور با استفاده از روشهای یادگیری هوشمند و استفاده از هوش مصنوعی استوار است. این آزمایشگاه همواره سعی میکند که ارتباط مناسبی با برنامه های کاربردی و صنعتی داشته باشد.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

 
کارگاه‌های دوره‌ای با موضوع «راهکارهای پردازش متن برای زبان‌های کم-منبع»


اولین دوره این کارگاه همزمان با برگزاری سومین دوره کنفرانس ICNLSP تحت عنوان «راهکارهای پردازش متن برای زبان‌های کمتر توسعه‌یافته» در سال ۱۳۹۸ تشکیل شد که هدف از این کارگاه پرداختن به زبان‌های کمتر توسعه‌یافته، معطوف کردن تحقیقات به سمت چالش‌های این زبان‌ها و تشویق محققین برای همکاری و توسعه پژوهش‌ها در راستای تولید منابع و ابزارهای پردازشی برای این زبان‌ها است. از آن جا که زبان فارسی نیز در زمینه منابع داده‌ای و ابزارهای پردازشی پایه‌ای جز زبان‌های کمترتوسعه‌یافته محسوب می‌شود، در این کارگاه چندین مسابقه در زمینه تولید ابزارهای پردازش پایه‌ای در زبان فارسی در قالب مساله مشترک (shared task) بین تیم‌های شرکت‌کننده برگزار می‌شود. ادامه مطلب
محصولات و دستاوردها
آزمایشگاه پردازش متن و زبان طبیعی
«فرازین» دانشگاه تهران بهتر از گوگل ترجمه می‌کند

پژوهشگران و دانشجویان آزمایشگاه پردازش متن و زبان‌های طبیعی دانشگاه تهران موفق به ساخت یک مترجم هوشمند خودکار برای ترجمه متون فارسی و انگلیسی به یکدیگر شدند.
درخت بانک دانشگاه تهران
درخت بانک دانشگاه تهران

درخت‌بانک مجموعه‌ای از جملات است که براساس یک یا چند نظریه زبانی تجزیه شده­ است. این پروژه در دو نسخه دسکتاپ و همچنین وب سرویس در اختیار دانش‌پژوهان قرار گرفته است. دادگان تولید شده پروژه بر روی تجزیه‌گرهای نحوی انتشار یافته است.
موجودیت های اسمی دانشگاه تهران
موجودیت های اسمی دانشگاه تهران

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

تشخیص موجودیت‌های اسمی که یکی از حوزه‌های پژوهشی پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات محسوب می‌شود، به روش‌هایی می‌پردازد که شناسایی موجودیت‌های اسمی را در متون ممکن می‌سازد.
فرازین بار

فرازین­‎بار یک ابزار پس­‎ویرایش تعاملی، برون­‎خط و با دسترسی آزاد است که می‎­تواند به مترجم­‎های ماشینی مختلف متصل شود. این ابزار به صورت یک افزونه برای محیط Microsoft Wordطراحی شده است.
سوالات طرح‌شده از موضوعات بسیار داغ درحوزه‌ی تکنولوژی و هوش مصنوعی هستند. تصور کنید ماشین (نرم‌افزار) بتواند دقیقا و کاملا زبان انگلیسی یا فارسی یا فرانسه یا هر زبان دیگری را بفهمد؟ اگر کمی به دوروبر خودمان دقت کنیم، شاید ماشین‌هایی را که زبان ما را می‌فهمند و با ما حرف می‌زنند پیدا کنیم.

اگرشما گوشی آیفون داشته باشید، حتما با سیری (Siri) آشنا هستید. من دوستی دارم که از سیری می‌خواهد برایش جک تعریف کند. او سیری را دوست خودش می‌داند. البته، هنوز سیری نمی‌تواند کاملا همه‌ی حرف‌های او را مثل یک انسان بفهمد و درک کند؛ چون زبان ما آدم‌ها بیش‌از آنچه فکر می‌کنیم پیچیده است. ولی مهم نیست. سیری این قدرت را دارد که از معاشرت و تعامل با دوست من یاد بگیرد و بهتر شود.

یاددادن زبان انسان‌ها به ماشین‌ها کاربردهای زیادی دارد، سیری فقط یک نمونه‌ی کوچک آن است. با‌استفاده‌از هوش مصنوعی ربات‌های انسان‌نما ساخته شده است. ربات‌هایی که می‌توانند به سوالات خبرنگاران جواب بدهند! بدون پردازش زبان طبیعی و پیشرفت در آن رشته‌ نمی‌شد ربات‌های انسان‌نما را، که درآینده‌ای نه‌چندان دور بخش لاینفک زندگی ما انسان‌ها خواهند بود، ساخت .

در این مقاله می‌خواهم شما را با یکی‌از جالب‌ترین و درعین‌حال پردرآمدترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی (یعنی NLP) آشنا کنم و به سوالاتی که این مطلب با آن‌ها شروع شد، پاسخ دهم.

 

آنچه در این نوشته خواهیم داشت

    پردازش زبان طبیعی چیست؟
        چطور پایتون و ماشین لرنینگ زبان طبیعی را پردازش می‌کنند؟
            مراحل پردازش زبان طبیعی
                ۱. Data Preprocessing
                ۲. Algorithm Development
            تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی
            کتابخانه‌های پایتون برای پردازش زبان طبیعی
        چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟
            مهم‌ترین کاربردهای NLP
        متخصص NLP کیست؟
        درآمد و بازار کار مهندس پردازش زبان طبیعی در ایران و جهان چطور است؟
        جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
            نویسنده
                مهدیه اسماعیلی

پردازش زبان طبیعی چیست؟

زبان طبیعی زبانی است که انسان‌ها با آن بایکدیگر ارتباط، کلامی و نوشتاری، برقرار می‌کنند. انسان‌ها با زبان طبیعی مقصود خود را به دیگران منتقل می‌کنند. من الان با زبان طبیعی این متن را برای شما نوشتم. دقت کنید که مراد‌از زبان طبیعی یک زبان خاص، مثل انگلیسی یا فارسی، نیست. زبانی که مجموعه‌ای از کلمات و اصطلاحات است و قواعد (دستور زبان یا گرامر) مشخصی دارد. زبان طبیعی، زبان انسان، ویژگی‌های دیگری هم دارد.

از مهم‌‌ترین ویژگی‌های زبان طبیعی پویایی آن است. درگذر‌زمان زبان تغییر می‌کند. کلمات و اصطلاحات جدید به زبان وارد می‌شود و برخی کلمات بعد‌ازمدتی در مکالمات یا متن‌ها به‌کار گرفته نمی‌شوند. انسان‌ها زبان را یاد می‌گیرند. من و شما اول از پدر و مادر و محیط و بعد در مدسه زبان را یاد گرفتیم. نوشتن هر زبانی قواعد خاص خودش را دارد. نوشتن و درک‌کردن هر متنی (علمی، نمایشنامه، نقد، رمان، داستان کوتاه، بررسی محصول و …) نیز قواعد و کلمات و اصطلاحات خاص خودش را دارد. پس، زبان طبیعی را نه‌تنها باید یاد گرفت؛ بلکه باید مطالعه کرد.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

زبان‌شناسی (Linguistic) علمی است که زبان طبیعی را مطالعه و بررسی می‌کند. زبان‌شناسی زیرشاخه‌های متعددی دارد. یکی‌از زیرشاخه‌های میان‌رشته‌ای آن زبان‌شناسی محاسباتی یا رایانشی (Computational Linguistic) است. در زبان‌شناسی رایانشی، متخصصان به‌دنبال یافتن الگوهای کامپیوتری (مدل‌‌های کامپیوتری) برای زبان طبیعی هستند. پردازش زبان طبیعی زیرشاخه‌ی میان‌رشته‌ای دیگری از زبان‌شناسی است که در آن متخصصان ۳ حوزه‌ی زبان‌شناسی، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی به‌دنبال یافتن راهی برای تعامل انسان و ماشین به‌وسیله‌‌ی زبان طبیعی انسان هستند.

 

    NLP enables computers to understand natural language as humans do.

    پردازش زبان طبیعی کامپیوترها را قادر می‌سازد تا زبان طبیعی را همان‌طور که انسان‌ها می‌فهمند، بفهمند.

 

 

nlp چیست

 
چطور پایتون و ماشین لرنینگ زبان طبیعی را پردازش می‌کنند؟

شاید بشود ادعا کرد که در این جهان تا قبل‌از هوش مصنوعی و زبان قدرتمند پایتون و ماشین لرنینگ، انسان‌ها بودند که فقط می‌توانستند زبان طبیعی را یاد بگیرند و بفهمند. اما الان ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ به موجود غیرزنده‌ای، یک الگوریتم، امکان یادگیری زبان طبیعی را داده است. در فرآیند پردازش زبان طبیعی در ۲ مرحله و بااستفاده‌از تکنولوژی‌‌هایی به کامپیوتر یاد داده می‌شود تا داده‌ را، که ممکن است متن یا کلام باشد، دریافت و پردازش کند تا آن را بفهمد و خروجی خواسته‌شده را (که ممکن است پاسخ، تحلیل یا هر جزئیات دیگری از متن یا کلام باشد) تحویل دهد.

 
مراحل پردازش زبان طبیعی
۱. Data Preprocessing

NLP با یک Unstructured text شروع می‌شود. قبل‌از یاددادن زبان طبیعی به ماشین (الگوریتم) باید زبان طبیعی را، یعنی متن یا صوتی که قرار است ماشین آن را بفهمد و ابتدا با الگوریتم‌ speech to text به متن تبدیل شده، به زبان ماشین یعنی Structured text تغییر داد. داده‌ای (Input) که دراختیار ماشین قرار می‌گیرد باید در قالبی باشد که ماشین بتواند آن را پردازش کند.
۲. Algorithm Development

پردازش زبان طبیعی را الگوریتم‌ها انجام می‌دهند. پس، باید الگوریتم پردازش‌گر را براساس قواعدی ساخت و برای او معین کرد که چطور کار پردازش را انجام دهد. اینجاست که هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن، یعنی ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ، به متخصصان پردازش زبان طبیعی کمک می‌کنند تا به الگوریتم آموزش دهند.

 
تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی

مهندسان پردازش زبان طبیعی مراحل ذکرشده را بابه‌کارگرفتن تکنولوژ‌ی‌ها، تکنیک‌‌ها و ابزارهای مختلفی انجام می‌دهند. برای ساختار‌دادن به داده و همچنین آموزش‌دادن به الگوریتم از دو نوع رویکرد یا تحلیل ممکن است استفاده شود: نحوی یا معنایی. متخصصان باتوجه‌به کاربرد و اطلاعاتی که می‌‌خواهند از پردازش زبان طبیعی دریافت کنند، رویکرد و ابزارها را انتخاب می‌کنند. درهرحال، از ۵ تکنولوژی زیر حتما استفاده می‌شود و موارد زیر به‌نوعی پایه‌های اصلی پردازش زبان طبیعی هستند:

    Tokenization: ابتدا باید داده‌ی ساختارنیافته به کوچک‌ترین واحد‌های سازنده‌اش (کلمات) تجزیه شود. هر کلمه برای ماشین یک Token است. مثلا جمله‌ی قبل، ۷ کلمه یعنی ۷ token (کد) دارد.
    Stop Words: لازم است کلماتی، مانند حروف ربط یا افعال اسنادی (مثل است)، که اطلاعات مهم متن به‌حساب نمی‌آیند؛ حذف شوند.
    Stemming or Lemmatization: حالا ماشین باید ریشه‌ی لغوی (stem) هر کلمه را پیدا کند، یعنی باید پسوند‌ها و پیشوند‌های  کلمات را حذف کند. مثلا، ریشه‌ی خوب‌ترین و خوب‌تر و خوب‌ها با حذف‌کردن ترین و تر و ها به‌دست می‌آید. البته نکته اینجاست که ریشه‌ی همه‌ی کلمات با حذف‌کردن پسوند‌ها یا پیشوندها به‌دست نمی‌آید (مثلا ریشه‌ی دو واژه‌ی درها و دَرْک یکی نیست). پس، برای بعضی کلمات ماشین باید معنای اصلی آن (Lemma) را، یعنی معنایی که در لغت‌نامه برای آن کلمه درنظر گرفته‌شده است، بیابد.
    Part of Speech Tagging: حالا باید نقش دستوری هرکلمه (کد) در جمله، فعل است یا صفت یا …، مشخص شود.
    Named Entity Recognition: وقتی من و شما اسم پاریس یا تهران را می‌شنویم و می‌خوانیم، چه‌چیزی درباره‌ی این دو اسم به‌ ذهن ما متبادر می‌شود؟ پایتخت کشور فرانسه و ایران. الگوریتم برای درک‌کردن زبان طبیعی باید اسامی خاص، اعلام و اطلاعات عمومی را بداند و بفهمد.

 

تکنولوژی ها،‌تکنینک ها و ابزارهای پردازش زبان طبیعی

 
کتابخانه‌های پایتون برای پردازش زبان طبیعی

اغراق نیست اگر گفته شود که زبان برنامه‌نویسی پایتون درخدمت هوش مصنوعی است. پایتون است که درکنار سایر علوم و تکنولوژی‌ها یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را ممکن کرده است. مسیر یادگیری ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ با یادگیری پایتون آغاز می‌شود. شاید گمان کنید برای پردازش زبان طبیعی حتما باید متخصص ماشین لرنینگ باشید. اما این تصور اشتباه است.

اگر کسی زبان برنامه‌نویسی پایتون را یاد گرفته باشد، با کمک‌گرفتن از NLTK (Natural Language Toolkit) که پکیج پایتون برای پردازش زبان طبیعی است؛ به‌راحتی قادر است متنی را که می‌خواهد، آن‌طور که لازم دارد پردازش کند و تازه نتایج آن را در قالب نمودار یا چارت (بصری‌سازی‌شده) خروجی بگیرد. آن پکیچ مدلی متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی است که منابع آموزشی آنلاین زیادی هم برای یادگیری آن موجود است.

البته، علاوه‌بر آن پکیج، پایتون کتابخانه‌‌های بسیار قدرتمندی دارد که با آن‌ها بعضی‌از تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی را می‌شود اجرا کرد. کتابخانه‌ی Gensim برای ساختن و توسعه‌ی مدل‌های پردازش زبان طبیعی معنایی است. Intel NLP Architect کتابخانه‌ی دیگری برای توپولوژی و تکنیک‌های یادگیری عمیق است که پردازش زبان طبیعی را ارتقا می‌دهد.

 
چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟

برای پاسخ‌دادن به این سوال که چرا پردازش زبان طبیعی مهم است باید به کاربردهای آن در حوزه‌های گوناگون نگاهی بیندازیم. ‌پردازش زبان طبیعی فقط برای درک‌کردن ساختار زبان و همچنین تعاملات انسانی، ساختن ربات‌ها و دستیارها‌ی مجازی (Virtual Assistants) مثل الکسا و یا حتی چت‌بات‌ها مفید و کاربردی نیست. کسب‌وکارها و شرکت‌های تجاری می‌توانند از پردازش زبان طبیعی به‌نفع خودشان استفاده کنند.

چون پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌هایی که زبان طبیعی را می‌فهمند می‌توانند داده‌های متنی (نظرات و کامنت‌ها) را که کسب‌وکارها از شبکه‌های اجتماعی یا دیگر پلتفرم‌ها جمع‌آوری کردند، درک و تحلیل کنند. درنتیجه، داده‌ی لازم برای شناختن و پیش‌بینی‌کردن رفتار مشتری برای کسب‌وکار فراهم می‌شود.
مهم‌ترین کاربردهای NLP

    Text Extraction or Summarization: الگوریتم‌‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند متن را پردازش کنند، اطلاعات مهم را استخراج کنند یا خلاصه‌ای از متن تحویل دهند. ممکن است از ماشین خواسته شود تا در متن دنبال کلمه‌کلیدی مشخصی بگردد و فقط قسمت‌هایی از متن را استخراج کند که کلمه‌کلیدی در آن به‌کار رفته است.

 

      Text Classification and Sentiment Analysis: بگذارید مثالی بزنم تا این کاربرد کاملا مشخص شود. تصور کنید شما کسب‌وکار بسیار بزرگی دارید که میلیون‌ها فالوئر در شبکه‌های اجتماعی دارد. درباره‌ی برند و محصولات شما در فضای مجازی و نت بسیار صحبت می‌شود. حالا کسب‌وکار شما اگر بخواهد بداند نظرات کاربران درباره‌ی جدیدترین محصول مثبت است یا منفی، می‌تواند این کار را با دسته‌بندی متن‌ (داده‌ها) به‌وسیله‌ی تعریف‌کردن تگ‌های مشخصی برای ماشین انجام دهد. البته، کسب‌و‌کارها از تحلیل احساسات نیز برای تکمیل‌کردن داده‌های به‌دست‌آمده از متن استفاده می‌کنند تا بفهمند کاربری که در سوشال مدیا مثبت درباره‌ی برند یا محصول نوشته چه احساسی داشته؛ شوخی کرده، طعنه زده یا جدی بوده است.

 

    Machine Translation: اغراق نیست اگر گفته شود همه‌ی کاربران اینترنت تجربه‌ی استفاده‌از گوگل ترنسلیت را داشته‌اند. به‌همین‌دلیل، می‌دانیم اگر یک متن ۲۰ خطی انگلیسی را به گوگل ترنسلیت بدهیم، ترجمه‌ی فارسی روان و درستی به ما نمی‌دهد. پیشرفت در پردازش زبان طبیعی و آموزش‌دادن الگوریتم‌‌هایی که بهتر بتوانند زمینه و موضوع هر متن را بفهمند، به ارتقای ترجمه‌های ماشینی کمک بسیار زیادی می‌کند.

 

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

متخصص NLP کیست؟

کارشناس پردازش زبان طبیعی، مهندس پردازش زبان طبیعی، کارشناس یا مهندس ماشین لرنینگ که متخصص پردازش زبان طبیعی است و متخصص دیپ لرنینگ همگی متخصصانی هستند که دانش و مهارت لازم را برای انجام‌دادن پروژه‌های پردازش زبان طبیعی دارند. وجه‌مشترک همه‌ی آن کارشناسان این است که مهارت لازم برای استفاده‌از ابزارها، تکنیک‌ها و تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی را دارند و می‌توانند الگوریتمی را آموزش دهند و ماشینی (برنامه‌ای) بسازند که زبان انسان را بفهمد.

البته، هدف و کاری که برای آن نیاز به آموزش‌دادن و توسعه‌ی الگوریتم پردازش زبان طبیعی است، نوع متخصصانی را که باید در پروژه کار کنند تعیین می‌کند. مثلا، ممکن است کسب‌وکاری بخواهد برای خودش یک مدل تحلیل احساسات طراحی کند. برای این کسب‌وکار دیتا ساینتیستی که با NLP آشنایی دارد ایده‌آل است. چون کسب‌‌وکار کسی را می‌خواهد که جمع‌آوری و تحلیل‌داده و همچنین ماشین لرنینگ را بداند. برای بعضی پروژه‌ها شاید لازم باشد مهندس پردازش زبان طبیعی به علم زبان‌شناسی یا زبان‌شناسی رایانشی کاملا مسلط  یا حتی تحصیلات دانشگاهی در آن رشته‌ها داشته باشد.

 
درآمد و بازار کار مهندس پردازش زبان طبیعی در ایران و جهان چطور است؟

خب، رسیدیم به آخرین سوال مهم درباره‌ی NLP: درآمد مهندس یا متخصص پردازش زبان طبیعی چه‌قدر است؟ آیا فرصت‌های شغلی قابل‌توجهی در ایران و جهان برای این متخصص وجود دارد؟ اگر فرصت‌های شغلی برای مهندس پردازش زبان طبیعی را در لینکدین جستجو کنید، به ۲۹‌هزار فرصت شغلی در آمریکا و هزار شغل در کانادا می‌رسید. متوسط حقوق سالانه‌ی متخصص NLP در آمریکا ۱۱۲هزار دلار، در انگلستان ۵۶هزار پوند و در کانادا ۹۵هزار دلار کاناداست.

 

درآمد متخصص nlp در کانادا

 

در ایران اما، بازار کار برای متخصصان پردازش زبان طبیعی هنوز خیلی خوب نیست. در جابینجا فقط ۲ فرصت شغلی برای کارشناس پردازش زبان طبیعی وجود دارد. در تصویر زیر مهارت‌هایی را که در یکی‌از آن آگهی‌ها ذکر شده است، می‌بینید.

 

مهارت های متخصص پردازش زبان طبیعی بازار کار ایران

 

 

چه باید کرد؟ علاقه‌مند به پردازش زبان طبیعی نباید در ایران انتظار داشته باشد که کاری پیدا کند؟ واقعیت این است که در ایران شرکت‌هایی به بزرگی گوگل و اپل وجود ندارند که به متخصصان پردازش زبان طبیعی نیاز داشته باشند. اما می‌شود امیدوار بود که کسب‌وکارها و همچنین دانشگا‌ه‌ها و موسسات علمی-پژو‌هشی بیشتری درآیند‌ه‌ای نه‌چندان‌دور، همگام با جهان و پیشرفت‌ها در این حوزه، از پردازش زبان طبیعی بهره ببرند و به متخصصان NLP و یا مهندسان ماشین لرنینگ که با NLP آشنایی دارند نیاز پیدا کنند.

 

 
جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

۱. پردازش زبان طبیعی مجموعه‌ای از تکنولوژی‌ها و تکنیک‌هاست که زبان انسان را برای ماشین ترجمه می‌کند تا ماشین آن را بفهمد و اطلاعاتی را که باید از آن استخراج کند و دراختیار انسان‌ها قرار دهد.

۲. کاربردهای NLP فقط برای کمک به کسب‌وکارها برای بیشتر بهره‌بردن از داده‌ها و شناختن عمیق‌تر مشتریان و همچنین رشدوتوسعه‌ی حوزه‌ی هوش مصنوعی نیست. پردازش زبان طبیعی کاربردهای علمی-آکادمیک برای متخصصان زبان‌شناسی هم دارد.

۳. NLP درست مانند هوش مصنوعی هرروز پیشرفت می‌کند و کاربردهای جدیدی می‌یابد. به‌همین‌دلیل، اگر کسی علاقه دارد تا به ماشین‌ها یاد بدهد که زبان انسان را بفهمند، حتما در آینده در هر نقطه‌ای در این جهان که باشد؛ برای او کاری پیدا می‌شود.

۴. پردازش زبان طبیعی حوزه‌‌ای میان‌رشته‌ای است. اما برای ورود و کارکردن در آن حوزه الزاما نباید زبان‌شناس بود و در دانشگاه تحصیل کرد. چون با یادگیری پایتون می‌شود الگوریتم‌ها و مدل‌های NLP را ساخت.

۵. برای علاقه‌‌مندانی که در ایران زندگی می‌کنند و نگران آینده‌ی شغلی پردازش زبان طبیعی هستند، ۲ راه‌حل وجود دارد: آموزش ماشین لرنینگ یا دیپ لرنینگ. دراین‌صورت، علاقه‌مند می‌تواند علاوه‌بر پروژه‌های پردازش زبان طبیعی در پروژه‌های دیگری که به یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ نیاز است مشغول شود.

 

 

     یست؟
    منظور از stemming و lemmatization چیست و چه تفاوتی دارند؟
    منظور از POS چیست؟

کار با کتابخانه های NumPy و Pandas

    آموزش کار با Jupyter Notebook
    آموزش کار با Google Coolab
    آموزش کار با کتابخانه Pandas
    آموزش کار با کتابخانه Numpy
    آموزش کار با کتابخانه Sklearn
    آموزش کار با کتابخانه Tensorflow
    آموزش کار با کتابخانه Keras
    آموزش کار با کتابخانه Genism
    آموزش کار با کتابخانه FastText

نصب و کار با کتابخانه های پیش پردازش متون فارسی

    معرفی و نصب کتابخانه Hazm
    معرفی و نصب کتابخانه Parsivar
    معرفی و نصب کتابخانه ابزار Nltk

فاز Feature Selection در NLP

    معرفی معیارهای Term Frequency , Inverse Document Frequency
    تبدیل متن به Vector

مفهوم Word Embedding یا تعبیه سازی کلمات

    Word Embbeding چیست؟
    بررسی مزایای استفاده از تعبیه سازی کلمات
    بررسی کاربردهای تعبیه سازی کلمات
    معرفی انواع تعبیه سازی کلمات
    Word2Vec چطور کار می کند؟
    کتابخانه‌های  برتر برای پردازش زبان طبیعی در پایتون کدام‌اند؟
    و …

آشنایی با مدرس دوره

محمد حیدری فارغ التحصیل مقطع کارشناسی مهندسی نرم افزار، دانشجوی اسبق مقطع کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات، گرایش معماری سازمانی در دانشگاه شهید بهشتی تهران و فارغ التحصیل مقطع کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات گرایش شبکه های پیچیده از دانشگاه تربیت مدرس تهران است. ایشان هم اکنون بعنوان پژوهشگر ارشد علوم داده در HiTS فعالیت می کند و بنیانگذار مدرسه علوم داده وبیگ دیتا بعنوان یک پلتفرم آموزشی آنلاین هوش مصنوعی برای پارسی زبانان دنیا می باشند.

سوابق پژوهشی و برگزاری کارگاه های آموزشی در سطح ملی

    دارند مقاله برگزیده در ICWR – International Conference on Web Research
    برگزاری کارگاه آموزشی پردازش و تحلیل کلان داده بر بستر موتور پردازشی اسپارک
        (یازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات، دانشگاه شهید بهشتی تهران)
    برگزاری کارگاه آموزشی Towards Big Data Processing by Spark Unified Analytics Engine
        (ششمین سمینار زمستانه علوم کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف)
    برگزاری کارگاه آموزشی Graph Analytics Algorithms, Community Detection Approaches
        (پنجمین سمینار زمستانه علوم کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف)
    برگزاری کارگاه آموزشی Deep Learning-based Natural Language Processing
        (همایش علوم داده و هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی امیرکبیر)

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

دانلود درسنامه های دوره پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت اول ویدئو
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت دوم ویدئو

8:12
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت سوم ویدئو

3:36
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت چهارم ویدئو

9:45
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت پنجم ویدئو

3:00
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت ششم ویدئو

3:52
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هفتم ویدئو

11:41
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هشتم ویدئو

10:29
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت نهم ویدئو

12:15
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت دهم ویدئو

11:10
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت یازدهم ویدئو

47:30
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت دوازدهم ویدئو

37:12
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت سیزدهم ویدئو

46:25
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت چهاردهم ویدئو

28:22
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت پانزدهم ویدئو

15:12
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت شانزدهم ویدئو

25:54
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هفدهم ویدئو

30:17
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هجدهم ویدئو

5:13
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت نوزدهم ویدئو

34:22
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت بیستم ویدئو

29:36
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت بیست و یکم ویدئو

14:29
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دانلود قطعه کُدها و دیتاست های دوره
دانلود پروژه FastText فایل های ضمیمه
خصوصی
نایی با پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر مجموعه ای از زبان شناسی، علوم کامپیوتر، مهندسی اطلاعات و هوش مصنوعی است که به تعامل بین علم داده و زبان های انسانی (طبیعی)، به ویژه نحوه برنامه ریزی رایانه ها برای پردازش و تحلیل مقادیر زیادی از داده های زبان طبیعی مربوط می شود. چالش ها در پردازش زبان طبیعی اغلب شامل شناخت گفتار، درک زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی (AI) است که هدف آن بهبود ارتباط بین انسان و کامپیوتر است. مردم به زبان هایی که توسط قوانین مستعد خطا تعریف شده اند. آنها اشتباه می کنند و از عبارات غیر منطقی استفاده می کنند، اما هنوز همدیگر را خیلی خوب درک می کنند. از طرف دیگر رایانه ها به ساختار کاملی احتیاج دارند. از آنجا که معدودی از ما می توانند از دودویی خام استفاده کنیم و ماشین هنوز هم با مفهوم طعم سرسختانه برخورد می کنند، قطعاً شکافی وجود دارد.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

موفقیت در تجارت به تجزیه و تحلیل داده ها بستگی دارد، زیرا این امر جهت پیشرفت را فراهم می کند. اما برخلاف صفحات گسترده و جداول، زبان طبیعی منبع غیرساختاری است. داده های متنی و کلامی که مردم هر روز تولید می کنند از قدرت پردازش انسانی فراتر می رود. بنابراین، راه حل این است که به طور خودکار اطلاعات مرتبط را استخراج کنید. پردازش زبان طبیعی به ماشین ها اجازه می دهد تا معنای پیچیده را در جملات ما بفهمند. این کار در پس زمینه خدمات بسیاری از چت بات از طریق دستیاران مجازی تا ردیابی روند رسانه های اجتماعی انجام می شود. نحوه پردازش زبان طبیعی به دو روش اصلی است که در پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می گیرند که عبارت است از:

    ترتیب کلمات در یک جمله برای ایجاد گرامری( NLP از syntax برای ارزیابی معنی از زبانی مبتنی بر قواعد دستوری استفاده می کند.)
    تکنیک های نحوی استفاده شده شامل تجزیه (تجزیه گرامری برای یک جمله)
    تقسیم بندی کلمه (که یک متن بزرگ را به واحدها تقسیم می کند.)
    شکستن جمله (که مرزهای جمله را در متون بزرگ قرار می دهد.)
    تقسیم بندی مورفولوژیکی (که کلمات را به گروه ها تقسیم می کند.)
    ساقه (که کلمات را با تورم در آنها به اشکال ریشه ای تقسیم می کند.)

NLP معنایی شامل استفاده و معنی پشت کلمات است. برای درک معنی و ساختار جملات از الگوریتم ها استفاده می کند. تکنیک هایی که NLP با معنی شناسی به کار می برد عبارتند از:

    عدم تفسیر کلمه (که معنای کلمه را براساس متن به دست می آورد)
    به رسمیت شناختن موجودیت (که مشخص کننده کلماتی است که می توانند در گروهها طبقه بندی شوند)
    تولید زبان طبیعی (که از یک پایگاه داده برای تعیین استفاده می کند) استفاده می کند.

رویکردهای فعلی NLP مبتنی بر یادگیری عمیق است، نوعی هوش مصنوعی که در داده ها از الگوهای موجود برای بهبود درک برنامه استفاده و استفاده می کند. مدلهای یادگیری عمیق برای آموزش و شناسایی همبستگی های مرتبط به مقادیر زیادی از داده های برچسب نیاز دارند و جمع آوری این نوع مجموعه داده های بزرگ یکی از اصلی ترین موانع NLP در حال حاضر است. رویکردهای اولیه به NLP شامل رویکرد مبتنی بر قوانین است، که در آن الگوریتم های یادگیری ماشین ساده تر گفته شده است که چه کلماتی و عباراتی را برای جستجو در متن جستجو می کنند و هنگامی که این عبارات ظاهر می شوند پاسخ های خاص داده می شوند. اما یادگیری عمیق یک رویکرد انعطاف پذیر و شهودی است که در آن الگوریتم ها یاد می گیرند قصد سخنرانان را از بسیاری از نمونه ها مشخص کنند، تقریباً مانند این که کودک چگونه زبان انسانی را یاد بگیرد.

سه ابزاری که معمولاً برای NLP استفاده می شود شامل NLTK ،Gensim و Intel NLP Architect است. NTLK، ابزار زبان طبیعی، یک ماژول پایتون اوپن سورس با مجموعه داده ها و آموزش است. Gensim یک کتابخانه پایتون برای مدل سازی موضوع و نمایه سازی اسناد است. Intel NLP Architect همچنین یکی دیگر از کتابخانه های پایتون برای یادگیری ژرفای توپولوژی ها و تکنیک ها است.

کاربرد پردازش زبان طبیعی

کاربرد پردازش زبان طبیعی شامل تجزیه و تحلیل، درک و در نهایت تولید پاسخ برای ایجاد ارتباط با سیستم ها با استفاده از انسان و در عوض از زبان های رایانه ای برای متن می باشد. NLP اغلب از معنایی (مردم، مکانها، اشیا) مفاهیم (کلمات و عباراتی که بیانگر یک ایده خاص است)، موضوعات (گروه هایی از مفاهیم همزمان) یا احساسات (مثبت، منفی، بی طرف) برای تجزیه جملات برای اشخاص استفاده می کند. امروز NLP در ابزار تحلیلی متن و رسانه های اجتماعی برای تجزیه و تحلیل موضوعات و نظرات استفاده می شود. یک مورد محبوب برای NLP در حال حاضر تجزیه و تحلیل توییت ها یا مرور سایت ها برای بازخورد محصولات است. به عنوان مثال، یک بخش بازاریابی برای یک شرکت الکترونیکی ممکن است یک کمپین برای شارژر های قابل حمل جدید با قیمت مناسب براساس فروش را راه اندازی کند. با این حال، در واقعیت ممکن است مشتری محصول را دوست نداشته باشد و ممکن است از آن استفاده کند. اگر شرکت بتواند آن توییت ها و نظرات را با استفاده از فناوری های NLP تجزیه و تحلیل و بررسی کند، قادر به درک آنچه مردم در مورد آن صحبت می کنند، احساسات آنها (مثبت، منفی، بی طرف) است. اگرچه تجزیه و تحلیل متن برای بازاریابی بسیار مهم است، اما استفاده دیگر از طبیعی پردازش زبان برای تولید زبان برای فعال کردن ارتباط با سیستم ها با استفاده از زبان بشر این در برنامه های تعاملی مانند چت بات ها یا موارد دیگر یافت می شود. برنامه های کاربردی مشتری، مانند مسیریابی مشتری به یک عامل خاص بر اساس وضعیت و آنچه گفته شد.

با NLP می توان کارهای خاصی مانند گفتار خودکار و نوشتن متن خودکار را در زمان کمتری انجام داد. به دلیل وجود داده های بزرگ متن در اطراف ما، چرا ما از رایانه ها تمایل و توانایی بی رویه برای اجرای چندین الگوریتم برای انجام کارها در هیچ زمان استفاده نمی کنیم. این کارها شامل برنامه های دیگر NLP مانند خلاصه خودکار (برای تولید خلاصه متن داده شده) و ترجمه ماشینی (ترجمه یک زبان به زبان دیگر) می باشد. ترجمه ماشین یک برنامه عظیم برای NLP است که به ما امکان می دهد موانع برقراری ارتباط با افراد از سراسر جهان را بر طرف کنیم و همچنین کتابچه های راهنمای فنی و کاتالوگ هایی که به زبان خارجی نوشته شده است را درک کنیم. Google Translate هر روز توسط 500 میلیون نفر برای درک بیش از 100 زبان جهان استفاده می شود. فناوری پردازش زبان طبیعی حتی برای نگهداری هواپیماها نیز مورد استفاده قرار می گیرد. این مکانیک نه تنها می تواند به مکانیک اطلاعات در کتابچه های راهنمای هواپیماهای عظیم کمک کند بلکه می تواند در توصیف مشکلات گزارش شده بصورت کلامی یا دست نوشته شده از خلبانان و انسانهای دیگر نیز معنی پیدا کند. اگرچه این مسئله پیچیده است، حتی کارهایی انجام می شود که به کمک پردازش زبان طبیعی در زمینه کار پیش بینی پلیس برای مشخص کردن انگیزه در جرایم وجود داشته باشند.

از آنجا که رهبران صنعت همچنان به آزمایش و توسعه پیشرفتهای در زمینه پردازش زبان طبیعی مانند تقسیم الکسا آمازون با استفاده از یک شبکه عصبی برای انتقال یادگیری می پردازند، می توان انتظار داشت که NLP در آینده نزدیک حتی بهتر و تأثیرگذارتر برای تجارت باشد.

پردازش زبان طبیعی نیروی محرکه برنامه های متداول زیر است:

    برنامه های ترجمه زبان مانند Google Translate
    پردازنده های Word مانند Microsoft Word و Grammarly که از NLP استفاده می کنند تا دقت گرامری متن ها را بررسی کنند.
    برنامه های پاسخ دهی صدای تعاملی (IVR) که در مراکز تماس برای پاسخ به درخواست های کاربران خاص استفاده می شوند.
    برنامه های دستیار شخصی مانند OK Google ،Siri ،Cortana و Alexa.

پردازش زبان طبیعی در پایتون

مجموعه ابزار زبان طبیعی (NLTK) محبوب ترین کتابخانه برای پردازش زبان طبیعی (NLP) است که در پایتون نوشته شده است و جامعه بزرگی در پشت آن وجود دارد. NLTK همچنین یادگیری بسیار آسان است، در واقع ساده ترین کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شما استفاده خواهید کرد. اگر از Windows یا Linux یا Mac استفاده می کنید، می توانید NLTK را با استفاده از pip نصب کنید:

$ pip install nltk

برای بررسی اینکه NLTK به درستی نصب شده است می توانید ترمینال پایتون را باز کرده و موارد زیر را تایپ کنید:

Import nltk

اگر همه چیز خوب پیش برود، این بدان معنی است که کتابخانه NLTK را با موفقیت نصب کرده اید.

پس از نصب NLTK، باید بسته های NLTK را با اجرای کد زیر نصب کنید:

import nltk
nltk.download()

با استفاده از دانلودر NLTK می تواند انتخاب کند که چه بسته هایی را باید نصب کند. شما می توانید تمام بسته ها را نصب کنید زیرا اندازه های کوچک دارند، بنابراین مشکلی وجود ندارد.essing | NLP) غیرممکن است. با مطالعه این مطلب به فراگیری اینکه NLP چیست می‌پردازیم و درمی‌یابیم که چطور ان ال پی می‌تواند باعث اثرگذاری بیشتر کسب و کارها شود و همچنین به محبوبیت تکنیک‌ها و مثال‌های NLP نیز پی خواهیم برد. در آخر نشان خواهیم داد که چطور می‌توان از ابزارهای NLP به راحتی استفاده و مسیر حرفه‌ای تحلیل داده‌های زبانی را آغاز کرد.
فهرست مطالب این نوشته
NLP چیست ؟
چرا NLP مهم است؟
چالش‌های NLP چیست؟
NLP چگونه کار می کند؟
معرفی فیلم های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین
الگوریتم های NLP چیست ؟
نمونه هایی از تکنیک ها و روش های NLP
کاربرد های NLP چیست؟
برترین ابزار های NLP برای شروع چیست؟
تکامل NLP
نکات پایانی
NLP چیست ؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه‌ای از «هوش مصنوعی» (AI) است و به ماشین‌ها در درک و پردازش زبان انسان‌ها کمک می‌کند، تا آن‌ها بتوانند به‌صورت خودکار وظایف تکراری را انجام دهند. به عنوان مثال این وظایف شامل «ترجمه ماشینی» (Machine Translation)، «خلاصه سازی» (Summarization)، «طبقه‌بندی» (Classification) و «تصحیح املا» (Spell Checker) می‌شوند.

همان‌طور که گفته شد، پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل وجه اشتراک‌ با حوزه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning | ML) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning | DL) می‌شود؛ به طوری که برای پیاده‌سازی و انجام پردازش زبان طبیعی، برخی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مورد نیاز هستند.

nlp در هوش مصنوعی

به عنوان مثال «تحلیل احساسات» (Sentiment Analysis) را در نظر بگیرید که در آن از پردازش زبان طبیعی برای تشخیص احساسات در متن استفاده می‌شود. این فرایند دسته‌بندی، یکی از محبوب‌ترین روش‌ها در حوزه NLP است که اغلب توسط کسب و کارها برای تشخیص خودکار احساسات نسبت به برندهای تجاری در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل این تعاملات می‌تواند به برندها کمک کند تا مسائل فوری مشتری را که باید سریعا به آنها پاسخ دهند، شناسایی کنند یا بتوانند بر رضایت‌مندی کلی مشتری نظارت داشته باشند.
آموزش مبانی یادگیری عمیق
فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق
دیدن فیلم آموزشی
NLP مخفف چیست؟

NLP مخفف «Natural Language Processing» یعنی «پردازش زبان طبیعی» است. توسعه‌دهندگان این رشته تلاش می‌کنند تا با فهماندن زبان طبیعی انسان با استفاده از هوش مصنوعی به ماشین‌های کامپیوتری، گامی بزرگ برای پیشرفت بردارند. زیرا در صورت درک زبان انسان توسط ماشین‌ها بوسیله ان ال پی، بسیاری از کسب و کارها و پروژه‌ها و حتی زندگی روزمره انسان‌ها تحت تاثیر قرار می‌گیرد و روند رو به رشدی خواهد داشت.
چرا NLP مهم است؟

یکی از دلایل اصلی اهمیت NLP برای کسب و کارها این است که می‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی مانند نظرات رسانه‌های اجتماعی، بلیط‌های پشتیبانی مشتری، دیدگاه‌های آنلاین، گزارش‌های خبری و موارد دیگر استفاده کرد. همه داده‌های کسب و کارها دارای انبوهی از شواهد ارزشمند هستند و NLP می‌تواند به کسب و کارها در کشف فوری آن شواهد کمک کند. NLP این کار را با کمک ماشین‌هایی که زبان انسان را درک می‌کنند، به روشی سریع‌تر، دقیق‌تر و سازگارتر از عوامل انسانی انجام می‌دهد.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

ابزارهای NLP داده‌ها را بلادرنگ، ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته پردازش و شاخص‌های یکسانی را برای همه داده‌های شما اعمال می‌کنند. بنابراین می‌توان اطمینان حاصل کرد که نتایج بدست آمده دقیق و خالی از تناقض‌ هستند. زمانی ابزارهای NLP می‌توانند بفهمند که بخشی از متن درباره چیست، و حتی مواردی مثل احساسات آن را اندازه‌گیری کنند، کسب و کارها می‌توانند شروع به اولویت‌بندی و سازماندهی داده‌های خود کنند، به‌طوریکه مناسب و مطابق با نیازهایشان باشد.
چالش‌های NLP چیست؟

با وجود چالش‌های فراوان پردازش زبان طبیعی، مزایای NLP برای کسب و کارها به حدی است که NLP را به یک زمینهٔ سرمایه‌گذاری ارزشمند تبدیل می‌کند. با این حال، می‌بایست پیش از شروع یادگیری NLP نسبت به این چالش‌ها آگاهی داشته باشیم.

زبان انسانی پیچیده، مبهم، بی‌نظم و متنوع است. بیش از ۶۵۰۰ زبان در جهان وجود دارد که هر کدام از آن‌ها قوانین سینتکسی و معنایی خاص خود را دارند. حتی خود انسان‌ها نیز برای درک کامل زبان دچار مشکل هستند. بنابراین برای اینکه ماشین‌ بتواند زبان طبیعی را درک کند، زبان طبیعی ابتدا باید به چیزی تبدیل شود که توسط رایانه‌ها قابل تفسیر باشد.

در NLP، تحلیل‌های سینتکسی و معنایی برای درک ساختار دستوری یک متن و شناسایی چگونگی ارتباط کلمات با یکدیگر در یک زمینه معین، امری کلیدی است. اما تبدیل متن به چیزی که توسط رایانه قابل تفسیر باشد، پیچیده است. دانشمندان داده باید ابزارهای NLP را به نحوی آموزش دهند تا فراتر از تعاریف و ترتیب کلمات، الگوریتم NLP برای درک بافت و مفهوم متن، به ابهامات کلمه‌ای و سایر مفاهیم پیچیده مرتبط با زبان انسانی توجه کند.

پردازش زبان طبیعی چیست

وجود تعدادی از چالش‌های NLP این واقعیت را اثبات می‌کند که زبان طبیعی، همیشه در حال تکامل و تا حدی مبهم است. این چالش‌ها عبارتند از:

    «صحت» (Precision): از دیرباز کامپیوترها نیاز داشتند تا انسان‌ها با زبان برنامه نویسی دقیق، بدون ابهام و بسیار ساختار یافته یا از طریق تعداد محدودی از دستورات صوتی به وضوح بیان شده با آن‌ها صحبت کنند. به هرحال گفتار انسان همیشه دقیق نیست؛ اغلب مبهم است و ساختار زبانی می‌تواند به بسیاری از متغیرهای پیچیده از جمله زبان عامیانه، گویش‌های منطقه‌ای و بافت اجتماعی بستگی داشته باشد.
    لحن صدا و «تصریف» (Inflection): NLP هنوز کامل نشده است. برای نمونه، «تحلیل معنایی» (Semantic Analysis) هنوز می‌تواند یک چالش باشد. از جمله مشکلات و چالش‌های دیگر NLP می‌توان به این واقعیت اشاره کرد که استفاده انتزاعی از زبان معمولاً برای برنامه‌های کامپیوتری دشوار است. به عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی به راحتی «طعنه» را متوجه نمی‌شود. این موضوعات معمولاً مستلزم درک کلمات مورد استفاده و مضمون آن‌ها در مکالمه است. به عنوان نمونه‌ای دیگر، یک جمله بسته به اینکه گوینده روی کدام کلمه یا هجا تاکید می‌کند، می‌تواند معنا را تغییر دهد. الگوریتم‌های NLP ممکن است تغییرات ظریف اما مهم در لحن را در هنگام انجام تشخیص گفتار از دست بدهند. لحن و انحراف گفتار نیز ممکن است بین لهجه‌های مختلف متفاوت باشد، که تجزیه آن برای الگوریتم چالش‌برانگیز است.
    استفاده رو به رشد از زبان: پردازش زبان طبیعی نیز با این واقعیت به چالش کشیده شده است که زبان و نحوه استفاده مردم از آن، به طور مداوم در حال تغییر است. اگرچه قوانینی برای زبان وجود دارد، اما اینطور نیست که این قوانین را روی سنگ نوشته باشند و قابل تغییر نباشند بنابراین، در طول زمان در معرض تحولات زیادی قرار می‌گیرند. قوانین محاسباتی سختی که اکنون کار می‌کنند، ممکن است با تغییر ویژگی‌های زبان دنیای واقعی در طول زمان منسوخ شوند.

آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python
فیلم آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python
دیدن فیلم آموزشی
ابهامات زبان طبیعی برای پردازش های کامپیوتری

سیستم‌های کامپیوتری درکی از کلمات ندارند و برای فهماندن معانی هر کلمه به ماشین‌ها، راه دشواری پیش روی توسعه‌دهندگان است. به عنوان نمونه‌ای طنز به تصویر بالا نگاهی بیاندازید، یک ماشین چطور می‌تواند تفاوت بین دو مفهوم مختلفی که می‌توان از جمله «I am a huge metal fan» برداشت کرد را متوجه شود، زیرا از این جمله هم می‌توان برداشت کرد که یک پنکه فلزی بزرگ دارد خودش را معرفی می‌کند و هم ممکن است منظور این باشد که شخصی طرفدار پر و پا قرص موسیقی متال است. گنگ بودن ذاتی زبان طبیعی انسان، چالش بزرگی برای ماشین‌ها به حساب می‌آید که متخصصان این حوزه همچنان در پی پیدا کردن راه‌حل هایی برای این موضوع هستند.
مطلب پیشنهادی:
ساخت هوش مصنوعی — آموزش کامل رایگان + نمونه پروژه
شروع مطالعه
NLP چگونه کار می کند؟

پس از دانستن چیستی NLP، به سراغ نحوه کارکرد آن می‌رویم. در پردازش زبان طبیعی، زبان انسانی به تکه‌هایی تقسیم می‌شود به نحوی که بتوان ساختار دستوری جملات و معنای کلمات را در آن تکه متن با توجه به زمینه مفهومی متن، مورد تجزیه و تحلیل قرار داده و درک کرد. این به رایانه‌ها کمک می‌کند تا متن گفتاری یا نوشتاری را به همان روش انسان خوانده و درک کنند. وظایف پیش‌پردازش اساسی‌ای که دانشمندان داده می‌بایست انجام دهند تا ابزارهای NLP بتوانند زبان انسانی را درک کنند، عبارت است از:

    واحدسازی (Tokenization): متن را به واحدهای معنایی کوچکتر یا بندهای منفرد تقسیم می‌کند.

Tokenization چیست

    برچسب‌گذاری نقش کلمات (Part-Of-Speech tagging): کلمات را به عنوان اسم، فعل، صفت، قید، ضمایر و غیره علامت‌گذاری می‌کند.

Part-Of-Speech tagging چیست

    بن‌واژه‌سازی (Lemmatization) و ریشه‌یابی (Stemming): کلمات را با تبدیل آن‌ها به شکل و فرم ریشه، استانداردسازی می‌کند.

Lemmatization و Stemming چیست

    حذف کلمات توقف (Stop Words): فیلتر کردن کلمات متداول که اطلاعات کم یا غیریکتایی را اضافه می‌کنند.

Stop Words چیست

در این صورت ابزارهای NLP می‌توانند متن را به چیزی تبدیل کنند که یک رایانه بتواند آن را درک کند. مرحله بعدی، ساخت یک الگوریتم ان ال پی شرح داده خواهد شد. به نظر شما الگوریتم مناسب برای حل مسائل NLP چیست ؟
معرفی فیلم های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین

برای یادگیری هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی مجموعه‌ای آموزشی شامل چندین دوره مختلف در فرادرس ایجاد شده است که با استفاده از آن‌ها علاقه‌مندان می‌توانند این مباحث را به گونه‌ای کاربردی و جامع یاد بگیرند. در این مجموعه، دوره‌های عملی و تئوری بسیاری وجود دارد که برای یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون یا متلب می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. علاوه بر آن، بیش از ۴۰ دوره آموزشی با موضوعات مختلف هوش مصنوعی مثل شبکه‌های عصبی، سیستم‌های فازی، داده کاوی، بهینه‌سازی، الگوریتم ژنتیک، خوشه‌بندی، انتخاب ویژگی، هوش مصنوعی توزیع شده، دسته‌بندی، بازشناسی الگو و بسیاری از موارد دیگر در این مجموعه در دسترس هستند.

    برای دسترسی به همه دوره‌های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین فرادرس + اینجا کلیک کنید.

به ادامه مطلب و ارائه توضیحاتی پیرامون الگوریتم‌های NLP می‌پردازیم.
الگوریتم های NLP چیست ؟

پس از دانستن چیستی NLP و «پیش‌پردازش داده‌ها» (Pre-processed)، وقت آن رسیده است که به مرحله بعدی برویم؛ یعنی ساخت یک الگوریتم ان ال پی و آموزش آن به نحوی که بتواند زبان طبیعی را تفسیر کرده و وظایف خاصی را انجام دهد. دو الگوریتم اصلی برای حل مسائل NLP عبارت است از:

    «رویکرد مبتنی بر قانون» (Rule-based Approach): سیستم‌های مبتنی بر قانون، به قوانین دستوری دست‌سازی که توسط متخصصان زبان شناسی یا «مهندسان دانش» (Knowledge Engineer) ایجاد می‌شود، متکی هستند. این اولین رویکرد برای ساخت الگوریتم های NLP بود و در حال حاضر هم امروزه بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند.
    «الگوریتم‌های یادگیری ماشین» (Machine Learning Algorithms): از طرف دیگر، مدل‌های یادگیری ماشین، مبتنی بر روش‌های آماری هستند و یاد می‌گیرند که پس از دریافت نمونه‌ها (داده‌های آموزشی) وظایف خاصی را انجام دهند.

آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم های یادگیری ماشین
فیلم آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم های یادگیری ماشین
دیدن فیلم آموزشی

بزرگترین مزیت الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانایی آن‌ها برای یادگیری با اتکا به خود است. در اینجا لازم نیست قوانین دستی تعریف شوند. در عوض ماشین‌ها از داده‌های قبلی دانش را فرا می‌گیرند تا متکی بر خود پیش‌بینی کنند و در نتیجه این روش‌ها امکان انعطاف‌پذیری بیشتری را فراهم می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای یادگیری و فهمیدن رابطه میان ورودی‌ها و خروجی‌ها، داده‌های آموزش و خروجی‌های (برچسب‌ها) متناظر آن‌ها را دریافت می‌کند. سپس ماشین، از روش‌های تجزیه و تحلیل آماری برای ساختن یک "بانک دانش" استفاده می‌کند و پیش از آن‌که داده‌های از پیش دیده‌نشده (متون جدید) را پیش‌بینی کند، تشخیص می‌دهد که کدام یک از ویژگی‌ها (Features)، نمود بهتری برای متن هستند.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

ان ال پی
نمونه هایی از تکنیک ها و روش های NLP

پردازش زبان طبیعی شما را قادر می‌سازد تا اعمال مختلفی از جمله طبقه‌بندی متن و استخراج قطعاتی از داده‌های مرتبط، تا ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر و خلاصه‌سازی قطعات طولانی متن را انجام دهید.
طبقه‌بندی متن (Text Classification)

طبقه‌بندی متن یکی از اصلی‌ترین وظایف NLP است و از تخصیص دسته‌ها (برچسب‌ها) به متن بر اساس محتوای آن تشکیل می‌شود. مدل‌های طبقه‌بندی می‌توانند اهداف مختلفی داشته باشند، برای مثال به موارد تحلیل احساسات، «طبقه‌بندی موضوعی» (Topic Classification) و «تشخیص قصد و قرض» (Intent Detection) اشاره خواهیم کرد و در ادامه توضیح مفصل‌تری درباره هر یک می‌دهیم.
آموزش پردازش زبان های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK
فیلم آموزش پردازش زبان های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK
دیدن فیلم آموزشی
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

تحلیل احساسات فرآیند بررسی عواطف موجود در متن و طبقه‌بندی آنها به عنوان مثبت، منفی یا خنثی است. با اجرای تجزیه و تحلیل احساسات در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، دیدگاه‌های محصول، نظرسنجی‌های (Net Promotor Score | NPS) و بازخورد مشتریان، کسب‌وکارها می‌توانند شواهد ارزشمند بودن سرمایه خود را درباره چگونگی درک برند آن‌ها توسط مشتریان دریافت کنند.

مجهز بودن به NLP، یک طبقه‌بندی احساسات می‌تواند تفاوت ظریفی که در هر نظر و عقیده‌ای وجود دارد را درک کند، و به طور خودکار دیدگاه‌ها را به عنوان مثبت یا منفی برچسب‌گذاری کند. تصور کنید یک جهش ناگهانی از نظرات منفی درباره برند شما در رسانه‌های اجتماعی شکل گرفته باشد، ابزارهای تحلیل احساسات توانایی تشخیص این اتفاقات را به سرعت دارند، و با استفاده از آن‌ها می‌توان از بروز مشکلات بزرگ‌تر جلوگیری کرد.
تحلیل احساسات nlp
طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification)

طبقه‌بندی موضوعی از شناسایی موضوع یا مبحث اصلی داخل متن و اختصاص تگ‌های از پیش تعریف شده برای آن‌ها تشکیل می‌شود. برای آموزش مدل طبقه‌بندی کننده موضوع خود، نیاز به آشنایی با تجزیه و تحلیل داده‌ها دارید، بنابراین می‌توانید دسته‌بندی‌های مربوطه را تعریف کنید. برای مثال، ممکن است در یک شرکت نرم‌افزاری مشغول باشید و تعدادی زیادی بلیط پشتیبانی مشتری دریافت کنید که به مشکلات فنی، قابلیت استفاده و درخواست‌های ویژگی اشاره می‌کند. در این مورد ممکن است برچسب‌ها به عنوان اشکالات، ویژگی‌ها، درخواست‌ها، «طراحی تعامل/تجربه کاربری» (UX/IX | User Experience/Interaction Design) تعریف شوند.

طبقه بندی موضوعی nlp
تشخیص قصد (Intent Detection)

تشخیص قصد شامل شناسایی مفهوم، منظور و هدف پشت یک متن است. یک راه بسیار خوب برای مرتب‌سازی خروجی پاسخ‌های ایمیل فروش، براساس علاقه‌مندی، نیاز به اطلاعات بیشتر، لغو اشتراک، برگشتن زدن و غیره است. برچسب علاقه‌مندی می‌تواند به شما کمک کند تا به محض اینکه ایمیلی وارد صندوق ورودی شما شد، پتانسیل بالقوه فرصت فروش را پیدا کنید.
استخراج متن (Text Extraction)

نمونه دیگری از استفاده‌های NLP در استخراج متن وجود دارد، که شامل بیرون کشیدن قطعات خاصی از داده‌هایی است که قبلاً در یک متن وجود داشتند. این یک راه عالی برای خلاصه‌سازی خودکار متن یا پیدا کردن اطلاعات کلیدی است. رایج‌ترین نمونه‌های مدل‌های استخراج عبارت از «استخراج کلمات کلیدی» (Keyword Extraction) و «تشخیص موجودیت‌های نامدار» (Named Entity Recognition | NER) است که در ادامه توضیحات بیشتری درمورد آن‌ها خواهیم خواند.
استخراج کلمات کلیدی (Keyword Extraction)

استخراج کلمات کلیدی به‌طور خودکار مهمترین کلمات و عبارات داخل یک متن را بیرون می‌کشد. این مسئله برای شما قابلیت دسته‌بندی از پیش نمایش محتوا و موضوعات اصلی آن، بدون نیاز به خواندن هر قطعه را فراهم می‌کند.
استخراج کلمات کلیدی nlp
تشخیص موجودیت های نامدار Named Entity Recognition (NER)

تشخیص موجودیت‌های نامدار، امکان استخراج نام افراد، شرکت‌ها، مکان‌ها و سایر موارد را از داخل داده‌ها می‌دهد.
تشخیص موجودیت های نامدار nlp
ترجمه ماشینی (Machine Translation)

این یکی از اولین مشکلاتی بود که محققان NLP به آن پرداختند. ابزارهای ترجمه آنلاین (مانند Google Translate) از تکنیک‌های مختلف پردازش زبان طبیعی برای دستیابی به سطوح انسانی از دقت در ترجمه گفتار و متن به زبان‌های مختلف استفاده می‌کنند. مدل‌های مترجم سفارشی می‌توانند برای به حداکثر رساندن دقت نتایج یک حوزه خاص آموزش داده شوند.
ترجمه ماشینی nlp
مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)

مدل سازی موضوعی بسیار شبیه طبقه‌بندی موضوعی است. این نمونه از پردازش زبان طبیعی با گروه‌بندی متن‌ها بر اساس کلمات و عبارات مشابه، موضوعات مرتبط را در یک متن پیدا می‌کند. از آنجایی که نیازی به ایجاد لیستی از تگ‌های از پیش تعریف شده یا برچسب‌گذاری هیچ داده‌ای ندارید، زمانی که هنوز با داده‌های خود آشنا نیستید، مدل‌سازی موضوعی گزینه مناسبی برای تجزیه و تحلیل کندوکاوانه در متن است.
مدل سازی موضوعی nlp
تولید زبان طبیعی در NLP چیست ؟

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

تولید زبان طبیعی، به اختصار NLG، یکی از وظایف پردازش زبان طبیعی است که شامل تحلیل داده‌های بدون ساختار است و از آن به عنوان ورودی خودکار برای ساختن محتوا استفاده می‌شود. از کاربردهای این مورد می‌توان به تولید پاسخ‌های خودکار، نوشتن ایمیل و حتی کتاب اشاره کرد.
تولید زبان طبیعی nlp
کاربرد های NLP چیست؟

پردازش زبان طبیعی به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا داده‌های بدون ساختار مانند ایمیل، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصول، نظرسنجی‌های آنلاین و بلیط‌های پشتیبانی مشتری را تحلیل و درک کنند و اطلاعات ارزشمندی را برای ارتقاء فرایندهای تصمیم‌گیری خود بدست آورند. شرکت‌ها همچنین پس از دانستن اینکه NLP چیست، از آن برای خودکارسازی وظایف روزمره، کاهش زمان، هزینه و در نهایت کارآمدتر شدن، استفاده می‌کنند. در ادامه چند نمونه از کاربردهای NLP در مشاغل را بررسی خواهیم نمود.
تحلیل خودکار بازخورد مشتریان در NLP چیست ؟

تجزیه و تحلیل خودکار بازخورد مشتری برای دانستن اینکه مشتریان دربارهٔ محصول شما چه فکری می‌کنند ضروری است. با این حال، پردازش این داده‌ها ممکن است دشوار باشد. NLP می‌تواند به شما در استفاده از داده‌های کیفی در نظرسنجی‌های آنلاین، بررسی محصول یا پست‌های رسانه های اجتماعی کمک کند و برای بهبود تجارت خود اطلاعات کسب کنید.

به عنوان مثال، شاخص «NPS | Net Promoter Score» اغلب برای اندازه‌گیری رضایت مشتری‌ها استفاده می‌شود. در مرحله اول، از مشتریان خواسته می شود که از صفر تا ده، شرکتی را بر اساس اینکه احتمالاً آن را به یک دوست توصیه می‌کنند، امتیازدهی کنند (امتیازهای پایین به عنوان دفع‌کننده‌ها، امتیاز متوسط به عنوان خنثی و امتیازات بالا به عنوان ترویج‌کننده‌ها طبقه‌بندی می‌شوند). سپس با یک سؤال پایان‌باز، دلایل نمره خود را از مشتریان می‌پرسند.

با استفاده از یک طبقه‌بندی‌کننده موضوع NLP، می‌توانید هر پاسخ پایان‌باز را به گروه‌هایی مانند UX محصول، پشتیبانی مشتری، سهولت استفاده و غیره برچسب گذاری کنید، سپس، این داده‌ها را در دسته‌های ترویج‌کننده، دفع‌کننده و خنثی طبقه‌بندی کنید تا ببینید که هر دسته در کدام گروه شایع‌تر است:

در این مثال، در بالا، نتایج نشان می‌دهد که مشتریان از جنبه‌هایی مانند سهولت استفاده و UX محصول بسیار راضی هستند (از آنجا که بیشتر این پاسخ‌ها از طرف ترویج‌کننده‌ها هستند)، در حالی که از سایر ویژگی‌های محصول رضایت چندانی ندارند.
عملیات خودکار پشتیبانی از مشتری در NLP چیست ؟

کسب و کارها از مدل‌های NLP برای خودکارسازی وظایف خسته‌کننده و وقت‌گیر در زمینه‌هایی مانند خدمات مشتریان استفاده می‌کنند. این منجر به فرآیندهای کارآمدتری می‌شود و نمایندگان پشتیبانی، زمان بیشتری را برای تمرکز روی آنچه مهم است، یعنی «ارائه تجربهٔ پشتیبانی برجسته» صرف خواهند کرد. اتوماسیون خدمات مشتری با استفاده از ان ال پی مجموعه‌ای از فرآیندها، از مسیریابی تیکت‌ها به مناسب‌ترین فرد گرفته تا استفاده از چت‌بات برای حل سؤالات مکرر را شامل می‌شود. در ادامه چند مثال در این خصوص ارائه شده است.

    مدل‌های طبقه‌بندی متن به شرکت‌ها امکان می‌دهد تیکت‌های پشتیبانی را بر اساس معیارهای مختلف، مانند موضوع، احساسات یا زبان برچسب‌گذاری کرده و تیکت به مناسب‌ترین نمایندهٔ پشتیانی ارسال شود. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک ممکن است از یک طبقه‌بندی‌کننده موضوع استفاده کند تا تیکت پشتیبانی به مشکل حمل و نقل، کالای گمشده یا کالای برگشتی از سایر دسته‌ها تفکیک شود.
    همچنین می‌توان از طبقه‌بندها برای تشخیص فوریت در بلیط‌های پشتیبانی مشتری با شناخت عباراتی مانند "در اسرع وقت، بلافاصله یا همین حالا" استفاده کرد و این امر به نمایندگان پشتیبانی اجازه می‌دهد که ابتدا این موارد را بررسی کنند.
    تیم‌های پشتیبانی مشتری به طور فزاینده‌ای از چت‌بات‌ها برای رسیدگی به سؤالات روزمره استفاده می‌کنند. این امر باعث کاهش هزینه‌ها می‌شود و نمایندگان پشتیبانی را قادر می‌سازد تا بیشتر روی وظایفی تمرکز کنند که نیاز به شخصی‌سازی بیشتری دارند و در نتیجه زمان انتظار مشتری کاهش می‌یابد.

کاربرد های nlp
برترین ابزار های NLP برای شروع چیست؟

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

پردازش زبان طبیعی یکی از پیچیده‌ترین زمینه‌های هوش مصنوعی است. اما نیازی به ورود مستقیم در بسیاری از وظایف NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا استخراج کلمات کلیدی ندارد. ابزارهای آنلاین پردازش زبان طبیعی بسیاری وجود دارند که پردازش زبان را در دسترس همه قرار می‌دهند و این امکان را فراهم می‌کنند که حجم زیادی از داده‌ها به روشی بسیار ساده و بصری تجزیه و تحلیل شوند.

پلتفرم‌های «نرم‌افزار به عنوان یک سرویس» (SaaS) جایگزین‌های بسیار خوبی برای کتابخانه‌های منبع باز هستند، زیرا آنها راه‌حل‌های آماده‌ استفاده‌ای را ارائه می‌دهند که اغلب برای به‌کارگیری، بسیار آسان هستند و به برنامه‌نویسی یا دانش یادگیری ماشین احتیاج ندارند.
آموزش یادگیری ماشین
فیلم آموزش یادگیری ماشین
دیدن فیلم آموزشی

بیشتر این ابزارها، APIهای NLP‌ خود را برای زبان برنامه‌نویسی پایتون ارائه می‌دهند که تنها با وارد کردن چند خط کد در کد منبع، با برنامه‌های روزمرهٔ خود، قابلیت ادغام دارند. چند مورد از بهترین ابزارهای SaaS پردازش زبان طبیعی عبارتند از:

    Google Cloud NLP
    IBM Watson
    Aylien
    Amazon Comprehend
    MeaningCloud

انتخاب ابزار NLP، بستگی به احساس راحتی هنگام استفاده از آن و وظایفی دارد که می‌خواهید انجام دهید. به عنوان مثال، Google Cloud NLP مجموعه‌ای از ابزارهای NLP بدون نیاز به کد را ارائه می‌دهد که به راحتی برای کاربران قابل استفاده است. پس از فراگیری این ابزارها، می‌توان یک مدل یادگیری ماشین سفارشی ساخت و آن را با معیارهای خود آموزش داد تا نتایج دقیق‌تری بدست آید.

nlp چیست

در بخش بعدی مطلب NLP چیست به بحث تکامل NLP در طول زمان پرداخته شده است.
تکامل NLP

پردازش زبان طبیعی ریشه در رشته‌های مختلفی، از جمله علوم کامپیوتر و زبان‌شناسی محاسباتی دارد که به اواسط قرن بیستم باز می‌گردند. تکامل این حوزه شامل نقاط عطف زیر است:

    دهه ۵۰ میلادی: ریشه‌های پردازش زبان طبیعی به این دهه باز می‌گردد، هنگامی که آلن تورینگ، تست تورینگ را به منظور بررسی هوشمندی رایانه‌ها توسعه داد. این آزمایش شامل تفسیر خودکار و توسعهٔ زبان طبیعی به عنوان معیار هوشمندی بود.
    دهه‌های ۵۰ تا ۹۰ میلادی: NLP تا حد زیادی مبتنی بر قوانین بود؛ قوانینی دست‌ساز و ساخته‌شده توسط زبان‌شناسان برای تعیین چگونگی پردازش زبان در رایانه‌ها
    دهه ۹۰ میلادی: رویکرد بالا به پایین پردازش زبان طبیعی با یک رویکرد آماری‌تر جایگزین شد، زیرا پیشرفت در محاسبات، این روش را به روشی کارآمدتر برای توسعه فناوری NLP تبدیل کرده بود. رایانه‌ها سریع‌تر شده و می‌توانستند برای تدوین قوانین آماری زبان بدون نیاز به زبان‌شناس‌، مورد استفاده قرار گیرند. پردازش زبان طبیعی مبتنی بر داده، طی این دهه به جریان اصلی تبدیل شد. پردازش زبان طبیعی از یک رویکرد مبتنی بر زبان‌شناسی به یک رویکرد مبتنی بر مهندسی تبدیل شده و به جای آنکه تنها به زبان‌شناسی بپردازد، طیف گسترده‌تری از رشته‌های علمی را ترسیم می‌کند.
    سال‌های ۲۰۰۰ تا ۲۰۲۰ میلادی: مجبوبیت پردازش زبان طبیعی در این سال‌ها به شدت افزایش پیدا کرده است. پس از دانستن این موضوع که NLP چیست و با پیشرفت‌های توان محاسباتی، پردازش زبان طبیعی کاربردهای فراوانی در دنیای واقعی به دست آورده است. امروزه، رویکردهای NLP شامل ترکیبی از زبان‌شناسی کلاسیک و روش‌های آماری است.

ان ال پی نقش مهمی در فناوری و نحوه تعامل انسان با آن دارد. حال پردازش زبان طبیعی، در بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی در هر دو فضای کسب‌کارها و مصرف‌کننده‌ها قابل استفاده است، از این کاربردها می‌توان به چت‌بات‌ها، امنیت سایبری، موتورهای جستجو و تجزیه و تحلیل داده‌های کلان اشاره نمود. بدون درنظر گرفتن چالش‌های آن‌، انتظار می رود NLP همچنان بخش مهمی از صنعت و زندگی روزمره آینده را تشکیل دهد.

همچنین با وجود تمام تردیدها، پردازش زبان طبیعی در زمینه تصویربرداری پزشکی نیز، پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است. برای مثال رادیولوژیست‌ها از هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند تا نتایج خود را مرور کرده و آن‌ها را با یکدیگر مقایسه کنند.
آموزش ​اصول و روش های داده کاوی Data Mining
فیلم آموزش ​اصول و روش های داده کاوی Data Mining
دیدن فیلم آموزشی

به این ترتیب در بخش انتهایی مطلب NLP چیست به نکات پایانی اشاره شده است.
نکات پایانی

پردازش زبان طبیعی یکی از امیدوار کننده‌ترین زمینه‌ها در هوش مصنوعی به حساب می‌آید، و در حال حاضر در بسیاری از برنامه‌هایی که ما به‌صورت روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنیم، از چت‌بات‌ها گرفته تا موتورهای جستجو، کاربرد دارد. به لطف NLP، کسب و کارها برخی از فرآیندهای روزانه خود را خودکارسازی می‌کنند و از اغلب داده‌های بدون ساختار خود، شواهد عملیاتی‌ای دریافت می‌کنند، که می‌توان برای ایجاد بهبود رضایت مشتری و ارائه تجربیات بهتر آن‌ها از این شواهد استفاده کرد.

باوجود پیچیدگی‌های موجود در NLP،‌ این زمینه به لطف ابزارهای آنلاین روز به روز برای کاربران دست یافتنی‌تر می‌شانجام پروژه های
یادگیری ماشین(machine learning)
داده کاوی(data mining)
تحلیل و آنالیز داده ها
به کمک الگوریتم های
یادگیری با نظارت
رگرسیون(regression)
طبقه بندی(classification)
درخت تصمیم(decision tree) و ..
پردازش متن و زبان طبیعی(NLP)
تحلیل احساسات و ..
طبقه بندی داده های توییتر فارسی با روش BERT
پروژه، پروژه متن کاوی با پایتون / آبان ۱۴, ۱۴۰۱ / انجام پروژه داده کاوی، انجام پروژه داده کاوی با پایتون، انجام پروژه ماشین لرنینگ، انجام پروژه های داده کاوی، انجام پروژه های دانشجویی، انجام پروژه های دانشجویی پایتون، انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی، انجام پروژه های متن کاوی، انجام پروژه های یادگیری ماشین، انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون، پردازش زبان طبیعی، پردازش زبان طبیعی nlp، پردازش زبان طبیعی با پایتون، پردازش زبان طبیعی فارسی، پردازش زبان طبیعی فارسی با پایتون، پردازش زبان طبیعی و متن کاوی، پردازش زبان فارسی با پایتون، پردازش زبان های طبیعی، پروژه داده کاوی، پروژه داده کاوی با پایتون، پروژه متن کاوی، تحلیل توییتر، تحلیل داده های توییتر، داده کاوی توییتر، داده کاوی در توییتر، داده های توییتر، شبکه عصبی long short term memory، شبکه عصبی lstm، شبکه عصبی lstm در پایتون، شبکه عصبی بازگشتی lstm، شبکه عصبی مصنوعی، شبکه های عصبی lstm، شبکه های عصبی lstm چیست، متن کاوی، متن کاوی با پایتون، مدل bert، مدل bert چیست، مدل برت، مدل زبانی bert، مراحل انجام پروژه داده کاوی، هزینه انجام پروژه داده کاوی

در این پروژه قصد داریم توییت های فارسی که در زمینه کرونا هستند را با کمک مدل طبقه بند BERT طبقه بندی کنیم. این مجموعه داده شامل 7268 توییت به زبان فارسی در مورد کرونا هستند که از قبل برچسب یا لیبل خورده اند. لیبل های ما در 8 دسته: ‘پرسش’, ‘ترس ‘, ‘تعجب’, ‘خنثی’, ‘خنده’, ‘خوشحالی’, ‘عصبانیت’, ‘غم’ دسته بندی شده اند. هدف از انجام  پروژه این است که بعد از ساخت مدل با روش برت (‌BERT) بتوانیم توییت های جدیدی که منتشر می شوند را بر اساس این 8 دسته تقیسم بندی کنیم.

چالش های ما در انجام این پروژه به دو بخش عمده تقیسم بندی شدند. اول اینکه نسبت لیبل های توییت ها یکسان نبودند. دومی استفاده از روش BERT فارسی بر روی توییت ها بود. پس از اتمام مراحل توانسیتم به دقت 80٪ برسیم که دقت خوبی بر روی این تعداد داده بود.

این پروژه با زبان پایتون با کتابخانه Tensoflow و در محیط گوگل کولب نوشته شده استآموزش پردازش زبان طبیعی Natural Language Processingپردازش زبان طبیعی چیست؟ در این مقاله قصد داریم این موضوع مهم از هوش مصنوعی را برایتان توضیح دهیم. با ما همراه باشید.

زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های بااهمیت در حوزهٔ گستردهٔ علوم رایانه، هوش مصنوعی است، که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنابراین پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است.

فهرست مطالب و عناوین

    درک زبان طبیعی انسان توسط ماشین
    مراحل و کاربردهای پردازش زبان طبیعی
    کاربرد پردازش زبان طبیعی چیست؟
    دیگر مزیت های NLP
    چالش‌های استفاده از پردازش زبان طبیعی
        دقت
        لحن صدا
        تغییرات زبانی
    مطالعه بیشتر

درک زبان طبیعی انسان توسط ماشین

چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیق‌تر، پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند.
مراحل و کاربردهای پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یک روند با چند مرحله است، این مراحل به ترتیب عبارتند از:

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

• یک انسان با یک دستگاه دیجیتالی صحبت می‌کند.
• یک دستگاه صوتی، صدای انسان را ضبط می‌کند.
• دستگاه دیجیتالی، صدای انسان را به متن تبدیل می‌کند.
• متن‌ها پردازش می‌شوند و پاسخ متنی مناسب در نظر گرفته می‌شود.
• پاسخ متنی به شکل صوتی در می‌آید.
• دستگاه فایل صوتی پاسخ را پخش ‌می‌کند.
این مطلب را نیز حتما بخوانید:  پیش پردازش داده ها در داده کاوی چیست؟
کاربرد پردازش زبان طبیعی چیست؟

حوزه NLP، کاربردهای فراوانی دارد. به طور خلاصه، می‌توان به کاربردهای زیر اشاره کرد:

۱. کاربرد در ترجمه‌ی ماشینی مانند: گوگل ترنسلیت
۲. کاربرد در ویرایشگرهای متن مانند Microsoft Word و Google Docs برای تصحیح غلط‌های گرامری، نوشتاری و ویرایشی
۳. پاسخ صوتی تعاملی (Interactive Voice Response یا IVR): از این مورد، در مراکز پاسخ‌گویی به مشتریان، برای پاسخ به سوالات متداول توسط ماشین، استفاده می‌شود.
۴. دستیارهای صوتی مانند کورتانا، سیری، الکسا و …
دیگر مزیت های NLP

• بهبود دقت و کارایی اسناد
• بینش‌های دقیقی را در اختیار می‌گذارد که به دلیل حجم بالای داده‌ها از طرق دیگر قابل دسترسی نیستند.
• سهولت استفاده برای تجزیه‌وتحلیل احساسات
• سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا از چت‌بات‌ها برای تعامل بهتر با مشتریان استفاده کنند.
• دستیارهای شخصی مانند الکسا می‌توانند با استفاده از این امکان به زبان انسان‌ها تعامل کنند.
• توانایی ایجاد خودکار خلاصه‌ای قابل خواندن از یک متن طولانی و پیچیده
چالش‌های استفاده از پردازش زبان طبیعی

برخی چالش‌ها در پردازش زبان طبیعی وجود دارد که بیشتر آن‌ها در این واقعیت خلاصه می‌شود که زبان طبیعی همواره در حال تکامل است و همیشه تا حدی هم مبهم می‌باشد. این چالش ها عبارتند از:
دقت

کامپیوترها نیاز دارند تا انسان با آن‌ها به زبان برنامه‌نویسی که دقیق، صحیح و بدون ابهام باشد، یا از طریق دستورات صوتی صحبت کند. با این حال گفتار انسان همیشه دقیق نیست. اغلب مبهم است و بسته به بافت اجتماعی و منطقه می‌تواند با گویش خاص یا به طور عامیانه بیان شود.
این مطلب را نیز حتما بخوانید:  چگونه فریلنسر موسیقی شویم؟
لحن صدا

پردازش زبان طبیعی هم‌چنان در حال تکامل است. برای مثال تحلیل معنایی می‌تواند هم‌چنان چالش برانگیز باشد. هم‌چنین استفاده‌ی انتزاعی از زبان می‌تواند برای برنامه‌ها دشوار باشد. برای مثال NLP معنای طعنه را نمی‌داند یا بسته به تاکید بر روی هجای خاصی توسط گوینده معنا می‌تواند متفاوت باشد.

الگوریتم های NLP ممکن است چنین نکات ظریفی را تشخیص ندهند و همین موضوع استفاده از آن.ها را در چنین زمینه‌هایی چالش‌برانگیز ساخته است.
تغییرات زبانی

زبان و نحوه‌ی استفاده افراد از آن به سرعت در حال تغییر است. اگر چه قواعد زبانی مشخصی بر هر زبان حاکم است اما تغییرات زبان‌ها اجتناب‌ناپذیر است و همین موضوع سبب شده برخی ویژگی‌های منسوخ یا جدید زبان‌ها استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی را با چالش مواجه سازد.

در این مقاله آموزشی در این باره که پردازش زبان طبی

انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی

 انجام پایان نامه پردازش زبان طبیعی

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
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
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
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
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 است.

    اگر دید داخلی داشته باشید باید حقوق بین 7 تا 15 میلیون ماهانه در نظر بگیرید.
    البته با توجه به جدید بودن این حوزه، امکان ایجاد سرویس یا محصول مبتنی بر پردازش زبان طبیعی و فروش آن هست.
    طبیعتاً گزینه تأسیس شرکت یا استارت‌آپ مبتنی بر پردازش زبان طبیعی هم هست.
    در نهایت باتوجه‌به شرایط اقتصادی فعلی، توصیه اکید ما، توجه به بازارهای خارجی هست.
        همکاری دورکار یا ریموت
        فعالیت فریلنسرینگ در سایت‌هایی مثل upwork یا Fiverr
        تولید محصول یا سرویس و فروش آن به شرکت‌های خارجی

Natural Language Processing یا NLP یکی از محبوب‌ترین حوزه‌های فعلی هوش مصنوعی است. هدف اصلی NLP درک زبان انسان توسط ماشین است. ابتدای کار و برای درک اهمیت موضوع، کافی است عبارت”NLP jobs” سرچ کنیم.

شغل های nlp در مسیر پردازش زبان طبیعی

تعداد نتایج جستجو بالاست و این نشانهٔ خوبی است، برای اینکه کارشناس پردازش زبان طبیعی در انواع کسب‌وکارهای جهانی جای خود را بازکرده و این تقاضا به‌مرور در حال گسترش است. همچنین با جستجوی عباراتی مثل “کارشناس پردازش متن” می‌توان یک دید نسبتاً جامعی در مورد میزان تقاضای این فیلد کاری در ایران پیدا کرد.

کارهای کارشناس پردازش متن در نقشه راه پردازش زبان طبیعی

هدف از این نوشتار دسته‌بندی و جمع‌بندی برخی از بهترین آموزش‌های حوزه پردازش زبان طبیعی است.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

قبل از شروع معرفی منابع، بهتر است برخی مقدمات گفته شود تا افرادی که به‌تازگی وارد این حوزه شده‌اند بتوانند ارتباط مناسب با متن برقرار کنند.
پردازش زبان طبیعی چیست؟

منظور از پردازش زبان طبیعی (NLP)، همان زبانی است که ما انسان‌ها به کمک آن صحبت می‌کنیم و یا در نوشته‌هایمان از آن استفاده می‌کنیم. هدف اصلی NLP تلاش برای درک و فهم زبان انسانی است.

NLP  شامل دو مد active و passive  است:

    natural language understanding (NLU): با هدف توانایی درک عبارات و همچنین نیت و هدف هر کلمه
    natural language generation (NLG): تولید عبارات و جملات معنی‌دار

کاربردهای NLP

برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی در صنعت به‌صورت زیر است:

    پزشکی: خلاصه‌سازی کلیه سوابق بیمار
    حقوق: پیداکردن پرونده‌های مشابه
    اقتصادی: بررسی اخبار مربوط به بورس و کمک به خریدوفروش بهتر سهم
    بیمه: پاسخگوی خودکار و هوشمند برای راهنمایی خرید انواع بیمه
    بازاریابی: بررسی دیدگاه کلی مشتریان نسبت به برند یک شرکت

مثال‌های کاربردی NLP

از جمله مهم‌ترین دستاوردهای NLP در زندگی روزانه‌مان:

    سرویس‌های متن محور مثل Grammarly و wordtune که باهدف ویراست و اصلاح نگارشی و گرامری متون انگلیسی (ویراست‌من یا پاک‌نویس نمونه‌های مخصوص زبان فارسی است)
    ترجمه خودکار مثل ماشین ترجمه گوگل (google translate)، مترجم Microsoft

البته کاربردهای پردازش زبان طبیعی در زندگی روزمره ما فراتر از مثال‌های ذکر شده است و هرروزه گسترده‌تر می‌شود. برای مثال هنگام جستجو در گوگل، با نوشتن اولین کلمه، برخی عبارات به شما پیشنهاد داده می‌شود، یا در تلفن هوشمند هنگام ارسال پیامک با نوشتن اولین کلمه، کلمات بعدی پیشنهاد می‌شود. میزان نفوذ NLP در زندگی روزانه همین‌قدر زیاد و فراگیر است و این نویدبخش رونق این حوزه در آینده نزدیک است.
چرا NLP یک فعالیت سخت است؟

زبان به‌صورت ذاتی ابهام زیادی دارد و برای درک درست معنی کلمات و جملات باید به محتوا (context) دقت کرد. مثلاً “بخشش لازم نیست اعدامش کنید”، درک چنین جمله‌ای حتی برای انسان‌ها هم سخت بوده؛ چون دو برداشت متفاوت وجود دارد. برداشت اول که درخواست بخشش کرده و می‌گوید اعدامش نکنید و برداشت دوم که درخواست اعدام وی را دارد. پس یک جمله می‌تواند معانی متفاوتی داشته باشد. پس یکی از دلایل سختی NLP، ابهام و پیچیدگی عبارات است. البته مواردی مثل وجود طعنه و کنایه نیز تحلیل را سخت‌تر می‌کند.

از طرفی باگذشت سالیان دراز، جملات به‌مرور کوتاه‌تر شده که درک جملات کوتاه نسبت به جملات طولانی نیز دردسرساز است. امروزه هدف ایجاد ارتباط و انتقال مفاهیم با کمترین تعداد کلمه است. چنین چیزی شاید برای انسان‌ها خوشایند باشد؛ ولی کار ماشین را سخت می‌کند. هرچقدر متن طولانی‌تر باشد، درک ماشین از متن بهتر می‌شود.
چرا الان یادگیری پردازش زبان طبیعی را شروع کنیم؟

یکی از دلایل مهم رشد NLP در دو دهه اخیر، رشد و توسعه وب است. در بستر وب، حجم زیادی داده متنی تولید شده است. دلیل دوم، رشد و توسعه CPUs/GPUs چندهسته‌ای هستند که این امکان را فراهم می‌کنند روی داده‌های حجیم الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجرا شوند.

برخلاف گذشته که با کمبود سخت‌افزار و ابزار روبرو بودیم امروزه سخت‌افزارهای زیادی در دسترس هستند. فریم‌ورک‌ها و ابزارهای توسعه وب رشد زیادی داشته و باعث شده تعداد زیادی وب‌سایت وجود داشته باشد. هرچقدر تعداد وب‌سایت‌ها بیشتر باشد حجم داده‌ها نیز افزایش پیدا می‌کند.

یکی از دلایل دیگر رشد سریع پردازش زبان طبیعی اعتماد صنعت به هوش مصنوعی و ابزارهاست. در دهه‌های قبل، این نگرانی وجود داشت که اگر یک ابزار به کمک داده، وظایفی را بدون نظارت انسان انجام دهد، فاجعه رخ خواهد داد. ولی به‌مرور این اعتماد بیشتر شده و راحت‌تر می‌توانیم به یک ابزار خودکار اعتماد کنیم.

همهٔ این دلایل باعث شده که پردازش زبان طبیعی یکی از موضوعات داغ صنعت و دانشگاه شود و می‌توان از این فرصت طلایی برای رشد و کسب درآمد استفاده کرد.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

قبل از معرفی هرگونه منبعی توضیح یک نکته به‌شدت ضروری است. پردازش زبان طبیعی از آن دست فیلدهایی است که به‌جرئت می‌توان گفت در آن به صورت ماهانه تکنولوژی جدید معرفی می‌شود. برای یقین از صحت این ادعا کافی است به 2018 و زمانی که bert معرفی شد و باعث بهبود چشمگیر نتایج taskهای مطرح پردازش زبان طبیعی شد رجوع کنیم. ولی به آنجا ختم نشد و به فاصله کمی تکنولوژی‌های جدید معرفی شدند و به‌صورت ماهانه (حتی هفتگی) شاهد نوآوری‌هایی هستیم.

با توضیح بالا، ممکن است نگران شده و از خودتان بپرسید آیا توانایی به‌روز ماندن را دارم یا خیر. نکته قابل‌توجه این است که این نگرانی مختص به پردازش زبان طبیعی نیست و کسانی که در دنیای برنامه‌نویسی هستند، کم‌وبیش درگیر این موضوع هستند. حال چه باید کرد؟

به‌عنوان یک جواب تجربی، ابزارها و تکنولوژی‌های جدید را ابتدا، به‌صورت کلی بررسی کنیم؛ یعنی لازم نیست بلافاصله چند دوره پیدا کرده و ساعت‌ها برای آموزش نحوه کار تکنولوژی جدید وقت صرف کنیم. بهتر است به‌محض معرفی یک تکنولوژی جدید، سؤالات زیر را بررسی کنیم:

    این تکنولوژی برای چه هدفی ارائه شده؟
    روش‌های قبلی چه عیبی داشته که این روش جدید معرفی شده است؟
    و این روش جدید چگونه معایب روش‌های قبلی را برطرف می‌کنند؟
     آیا واقعاً معایب قبلی را برطرف می‌کنند؟ یا صرفاً ادعایی بدون پشتوانه است.

اگر جواب سؤال‌های بالا را بدانیم بخش مهمی از مسیر را طی کرده و در صورت نیاز بعداً به سراغ جزئیات هر روش رفته و با چند متن یا ویدئو آموزشی نحوه کار با آن را یاد می‌گیریم.

البته در محیط‌های شرکتی معمولاً در 80 درصد مواقع از معرفی تکنولوژی جدید تا استفاده از آن چند ماهی طول می‌کشد تا آن تکنولوژی در محیط‌های آزمایشی جواب خود را پس بدهد.
معرفی منابع یادگیری پردازش زبان طبیعی

در ادامه منابع مختلفی معرفی می‌شود که برخی برای افراد مبتدی و برخی برای افراد حرفه است که به دنبال یادگیری مباحث پیشرفته‌تر هستند.

منابع به سه دسته اصلی تقسیم می‌شود:

    کورس (دوره) آموزشی آنلاین و کتاب
    وبلاگ‌ها
    ابزارها

کتاب‌های حوزهٔ پردازش زبان طبیعی

برخلاف توصیه‌هایی که ممکن است در جاهای دیگر مشاهده کنید که می‌گویند تا tutorial و ویدئوهای یوتیوب وجود دارد به سراغ کتاب نرویم می‌خواهم توصیه کنم که اگر دنبال کسب مهارت حداکثری و درک عمیق نسبت به پردازش زبان طبیعی هستیم بهتر است از کتاب شروع کنیم. طبیعتاً مطالعه کتاب زمان‌برتر است و حوصله زیادی می‌خواهد؛ ولی ارزشش را دارد. مزیت اصلی کتاب، تجمیع مطالب در یکجا است برخلاف ویدئو و آموزش‌های متنی وبلاگ ها. از طرفی در بسیاری از اوقات tutorialها نگاهی نسبتاً سطحی به مطالب داشته و خیلی به مفاهیم پایه نمی‌پردازند؛ ولی کتاب‌ها معمولاً ریشه‌ای‌تر هستند و عمق یادگیری‌مان بیشتر می‌شود.

کتاب پردازش زبان طبیعی Natural Language processing with python

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

کتاب “Natural Language processing with python“ یکی از انتخاب‌های مناسبی است که کمک می‌کند با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی مثل tokenization، text normalization و pos آشنا شویم. در مرحله بعدی نحوه پیاده‌سازی این مفاهیم در پایتون به‌تفصیل بررسی می‌شود. تمرکز کتاب استفاده از کتابخانه nltk است. در این کتاب خبری از مفاهیم یادگیری عمیق نبوده و تمرکز بیشتر، بر روش‌های کلاسیک NLP است. اگر ابتدای راه باشیم و بخواهیم مباحث مقدماتی در زمینه پردازش زبان طبیعی فرا گیریم این کتاب، شروع خوبی خواهد بود.

کتاب آموزش پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing in Action

کتاب “Natural Language Processing in Action” تمرکز جدی تر روی مسائل واقعی و مثال‌های کاربردی مثل chat bot دارد. این کتاب همچنین برای پیاده‌سازی پروژه‌ها به سراغ تکنولوژی‌های جدیدتر مثل deep learning و word embedding می‌رود و سعی کرده به‌روز باشد. در این کتاب با    word2vec، CNN و RNN آشنا شده و از آن‌ها در پیاده‌سازی پروژه‌ها استفاده می‌شود. به‌طورکلی برای کسانی که می‌خواهند در سطح پیشرفته پردازش زبان طبیعی فعالیت کنند این کتاب، گزینه مناسبی است.

کتاب متن کاوی Speech and Language Processing

کتاب بعدی “Speech and Language Processing” است. این کتاب بیشتر جنبه مرجع دارد و انتظار مطالب به روز نداشته باشید. اگر به دنبال مباحث تئوری مربوط به پردازش زبان طبیعی باشیم این کتاب گزینه خوبی است زیرا هر مبحث خیلی ریز بررسی شده است. در نگارش این کتاب سعی شده از مقالات زیادی بهره گیری شود و با خواندن این کتاب چکیده ای از مقالات (قدیمی) در زمینه پردازش زبان طبیعی را مطالعه خواهیم کرد. در این کتاب خبری از کد و پیاده‌سازی پروژه نیست. این کتاب بیشتر برای دانشجویانی که قصد نوشتن مقاله یا پایان‌نامه دارند توصیه می‌شود.

کتاب یادگیری عمیق Deep Learning book

کتاب یادگیری عمیق (Deep Learning book) یکی از بهترین کتاب‌هایی است که سعی کرده به زبان ساده مفاهیم یادگیری عمیق را بیان کند. اگر آشنایی چندانی با مباحث یادگیری عمیق ندارید قطعا این کتاب پیشنهاد می‌شود. همچنین این کتاب بیشتر برای کسانی پیشنهاد می‌شود که می‌خواهند به‌صورت پیشرفته روی متون کار کنند؛ ولی دانش خوبی نسبت به شبکه‌های عصبی ندارند.

قطعاً "machine learning for absolute beginners" یکی از بهترین کتاب‌هایی است که برای شروع یادگیری ماشین وجود دارد. ترجمه ساده و شیوای این کتاب یادگیری ماشین را در سایت دیتاهاب دانلود کنید.
دوره‌های پردازش زبان طبیعی

دوره یادگیری ماشین کورسرا

    دوره یادگیری ماشین (Machine Learning)
    مدرس: Andrew Ng
    هزینه: رایگان
    سطح: متوسط

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

این دوره یکی از بهترین دوره‌های موجود در پرداختن به موضوعات مقدماتی یادگیری ماشین است. کلیه محتوا زیر نظر مستقیم اندرو انگ (Andrew Ng) تهیه شده است. با مشاهده ویدئوها و انجام تکالیف به‌صورت هفتگی، سطح مهارت فرد رشد کرده و دید خوبی نسبت به مباحث یادگیری ماشین پیدا می‌کند. مباحثی که بعداً برای کار با متون به‌شدت مفید هستند.

پس از مشاهده و اتمام این دوره، پیشنهاد می‌شود حتماً دوره Deep Learning از اندرو انگ نیز مشاهده شود.

دلیل اصلی این پیشنهاد، تقویت دانش و مهارت‌های فرد برای انجام پروژه‌های پیشرفته است؛ زیرا برای انجام پروژه‌هایی مثل ماشین ترجمه و چت‌بات بهتر است به سراغ یادگیری عمیق برویم.

دوره Sequence Models کورسرا

    دوره Sequence Models
    مدرس: Andrew Ng
    هزینه: رایگان
    سطح: پیشرفته

یک دوره خوب که مباحث پایه‌ای مربوط به sequence را مطرح می‌کند. در این دوره یاد می‌گیریم چگونه به کمک یادگیری عمیق پروژه‌های پردازش زبان طبیعی را انجام دهیم. هدف اولیه دوره معرفی sequence هاست. در ادامه جملات را به‌عنوان sequence در نظر گرفته و سپس ساخت و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی آموزش داده می‌شود. در این دوره معماری LSTM و GRU معرفی و نحوه استفاده از آن‌ها در پروژه‌ها بررسی می‌شوند. این دوره توسط اندرو انگ ارائه می‌شود.

البته این دوره سنگین و کمی ریاضیاتی هست و برای افراد مبتدی توصیه نمی‌شود.

دوره nlp کورسرا برای ورود به مسیر پردازش زبان طبیعی

    دوره Natural Language Processing
    مدرس: Anna Potapenko
    هزینه: رایگان
    سطح: پیشرفته

یکی از دوره‌های جامع و کامل ولی سخت است. این دوره مناسب کسانی است که می‌خواهند پس‌زمینه علمی روش‌ها و الگوریتم‌ها را بدانند. زمان زیادی از دوره صرف توضیح مباحث تئوری شده؛ ولی تکالیف بیشتر جنبه پروژه‌ای و عملیاتی دارند. در این دوره طیف وسیعی از مباحث پردازش زبان طبیعی مثل sentiment analysis و  summarization بررسی می‌شوند. پروژه نهایی این دوره پیاده‌سازی یک chat bot برای داده‌های stackoverflow است.

دوره nlp با یادگیری عمیق استنفورد

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    دوره natural language processing with deep learning دانشگاه استنفورد
    مدرس: جمعی از اساتید
    هزینه: رایگان
    سطح: پیشرفته

یکی از دوره‌های مطرح که مناسب افرادی است که دانش اولیه نسبت به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق دارند. این دوره از آنجایی‌ که در دانشگاه استنفورد برگزار شده، مباحث تئوری زیادی دارد و برای کسانی مناسب است که می‌خواهند جزئیات علمی و تئوری هر مبحثی را بدانند. در ضمن تکالیف این دوره به زبان پایتون است. تمرکز اصلی این دوره روی مباحث یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی است.

پس مشاهده این دوره به افرادی توصیه می‌شود که دید پژوهشی و نگارش مقاله یا پایان‌نامه دارند.

اگر اول راه پردازش زبان طبیعی هستید و می‌خواهید کار بر روی پروژه‌های واقعی NLP را یاد بگیرید، دوره آموزش پردازش زبان طبیعی مقدماتی را از دست ندهید.

می‌خواهید با کتابخانه‌های یادگیری عمیق آشنا شوید و پروژه‌هایی کاربردی برای پردازش متن یاد بگیرید که در کارهای دنیای واقعی استفاده می‌شوند؟ صفحه آموزش متن کاوی فارسی با شبکه‌های عصبی را ببینید.
وبلاگ‌های یادگیری پردازش زبان طبیعی

    Jay Alammar

این وبلاگ به‌صورت تخصصی در زمینه NLP فعالیت می‌کند. از ویژگی‌های این وبلاگ مطالب باکیفیتی است که به زبانی ساده و با شکل‌های فراوان ارائه می‌شود که قطعاً باعث فهمیدن مطلب می‌شود. البته نقطه‌ضعف آن تعداد کم محتوا است.

    openclassrooms

یک دورهٔ آموزشی جذاب و عملی که در قالب مقالات نوشتاری و به زبان انگلیسی که دید جامعی نسبت به پردازش زبان طبیعی فراهم می‌کند. استفاده از شکل‌ها و نمودارهای از مزیت این دوره است. البته این یک دوره صرفاً تئوری نبوده و کاملاً عملی است پس خودتان را برای کدنویسی آماده کنید.

مطالب دوره openclassrooms در مجموعه دیتاهاب به‌صورت کامل به زبان فارسی ترجمه شده است. این مقالات را در صفحه مقالات آموزشی هوش مصنوعی بخوانید.
ابزارهای پردازش زبان طبیعی

برای تسهیل فرایند انجام پروژه‌های پردازش زبان طبیعی، ابزارها و کتابخانه‌های زیادی معرفی شده است. این ابزارها برای بخش‌های مختلف طراحی شده و taskهای متنوع را پوشش می‌دهند. لازم به یادآوری است که تعداد ابزارهای زبان فارسی نسبت به زبان انگلیسی بسیار کمتر است. در ادامه معروف‌ترین ابزارهای زبان انگلیسی معرفی می‌شوند. دلیل این کار بازار خوب پروژه‌های خارجی است که با یادگیری ابزارهای مخصوص انگلیسی می‌توانیم منبع درآمد خوبی داشته باشیم. سپس برخی ابزارهای مخصوص زبان فارسی نیز معرفی می‌شود.

    NLTK

عبارت Natural Language Toolkit یا به‌صورت مخفف NLTK یکی از معروف‌ترین ابزارهایی است که برای تحلیل متون مختلف استفاده می‌شود. این ابزار متن‌باز توسط Steven Bird و Edward Loper در دانشگاه پنسیلوانیا ساخته شد. NLTK معمولاً برای کارهای پژوهشی و آموزشی استفاده می‌شود. از قابلیت‌های NLTK می‌توان موارد زیر را نام برد:

    ریشه‌یابی،
    تشخیص موجودیت نامدار،
    تشخیص زبان،
    تعیین نقش کلمات.

البته NLTK پشتیبانی خاصی از زبان فارسی ندارد.

کتابخانه پردازش زبان طبیعی NLTK
SpaCy

ابزاری متن‌باز که‌ نسبت به nltk جدیدتر بوده و مستندات آموزشی قوی دارد. SpaCy معمولاً برای کارهای عملی و شرکتی بیشتر استفاده می‌شود. از قابلیت‌های مهم آن پشتیبانی از زبان‌های مختلف مثل انگلیسی، فرانسوی و آلمانی است. SpaCy نسبت به nltk روان‌تر بوده و کار با آن پیچیدگی کمتری دارد. SpaCy هم پشتیبانی خاصی از زبان فارسی ندارد.

کتابخانه پردازش زبان طبیعی SpaCy
TextBlob

TextBlob یک کتابخانه پایتونی برای پردازش داده‌های متنی است که از تسک‌های زیادی از جمله pos, sentiment analysis, translation پشتیبانی می‌کند. مزیت این کتابخانه سادگی کار با آن و سرعت بالایش است.

کتابخانه پردازش زبان طبیعی TextBlob
CoreNLP

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

ابزاری متن بازی که‌ توسط دانشگاه استنفورد ارائه شده است. این کتابخانه مخصوص زبان جاوا بوده و تقریباً از تمامی پیش‌پردازش‌های رایج پردازش زبان طبیعی پشتیبانی می‌کند. البته عملکرد این ابزار روی زبان فارسی چندان مناسب نیست.

کتابخانه پردازش زبان طبیعی CoreNLP

حالا به سراغ ابزارهای مخصوص زبان فارسی می‌رویم.
HAZM

هضم ابزاری متن‌باز مخصوص زبان فارسی است. این کتابخانه توسط تیم صبحه ارائه شد. از قابلیت‌های آن می‌توان به این موارد اشاره کرد:

    تمیز و مرتب کردن متن
    تقطیع جمله‌ها و واژه‌ها
    ریشه‌یابی واژه‌ها
    تحلیل صرفی جمله
    تجزیه نحوی جمله

برای آشنایی کامل با کتابخانه هضم و پردازش متن فارسی، دیتاهاب سری مقالات تخصصی معرفی این کتابخانه را همراه با کدهای پایتون آن منتشر کرده است.
ParsiVar

پارسی ور توسط پژوهشکده فناوری اطلاعات جهاد دانشگاهی ارائه شده و کدهای مربوط به آن از این آدرس قابل دسترسی است. ویژگی‌های ارائه شده تقریباً شبیه به هضم است ولی در برخی مواقع سرعت این کتابخانه بهتر از هضم است:

    تمیز و مرتب کردن متن
    تقطیع جمله‌ها و واژه‌ها
    ریشه‌یابی واژه‌ها
    تحلیل صرفی جمله
    تجزیه نحوی جمله

سری مقالات تخصصی معرفی پارسی ور را در سایت دیتاهاب بخوانید:

    نصب Parivar
    پارسی ور چیست
    متن کاوی با پایتون به کمک پارسی ور

repositoryهای گیت‌هاب برای NLP

در ادامه بهتر است برخی از معروف‌ترین repositoryهای گیت‌هاب که برای زبان انگلیسی و فارسی فعال هستند معرفی شوند. این repositoryها معمولاً ابزارهای متن‌بازی (open-source) که در زمینه پردازش زبان طبیعی وجود دارد را معرفی می‌کنند. می‌توان کدها، دیتاست‌ها و مقالات مرتبط را بررسی کرده و به‌نوعی باعث می‌شوند بعضی از قسمت‌های پروژه را خودمان کدنویسی نکنیم و از این منابع رایگان استفاده کنیم.

از معروف‌ترین repositoryهای موجود awesome-nlp است. برای انجام هر پروژه بهتر است ابتدا سری به این repository زده و از کتابخانه ها و دیتاست‌ها و منابع معرفی شده استفاده کنیم. این repository برای زبان‌های مختلف، منابع مختلفی معرفی کرده ولی برای زبان فارسی منبعی معرفی نشده است.

نمونه مشابه repository بالا برای زبان فارسی awesome-persian-nlp-ir است. در اینجا برخی دیتاست‌ها و کتابخانه‌های متن‌باز مخصوص زبان فارسی قابل مشاهده است.

همچنین awesome-persian در بعضی قسمت ها ابزارهای مخصوص پردازش زبان طبیعی را معرفی کرده است.

معرفی awesome-nlp در مسیر پردازش ربان طبیعی

اگر احتیاج به دیتاست متنی فارسی برای پیشبرد پروژه داشته باشیم این repositoryها توصیه می‌شود.

    Persian_dataset
        ارائه دیتاست‌های متنی و غیرمتنی فارسی
    Text-Mining
        داده‌ای مربوط به خبرگزاری‌ها

یش‌نیازهای مسیر یادگیری پردازش زبان طبیعی

هدف این بخش، معرفی منابع جداگانه برای تک‌تک فعالیت‌های NLP است. در ابتدا بد نیست پیش‌نیازهای لازم برای شروع مسیر یادگیری پردازش زبان طبیعی را تیتروار مرور کنیم:

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    مبانی جبر خطی و احتمال (متغیر تصادفی، انواع توزیع‌ها)
    دانش اولیه از زبان‌شناسی
    آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
    آشنایی مقدماتی با یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون)

با دیدن دوره آموزش رایگان جبر خطی در کانال یوتیوب دیتاهاب خیالتان از مفاهیم جبر خطی راحت می‌شود.

برای ورود به دنیای پروژه‌های یادگیری ماشین، دوره آموزش رایگان یادگیری ماشین را در کانال یوتیوب دیتاهاب ببینید.

هنوز انجام پروژه یادگیری ماشین شروع نکردید، چون برنامه‌نویسی بلد نیستید؟ دوره آموزش رایگان پایتون را از دست ندهید.

مقالات یادگیری ماشین مفاهیم مهم و پایه‌ای یادگیری ماشین را کامل به شما آموزش می‌دهد.
برنامه عملی یادگیری پردازش زبان طبیعی

برای انجام پروژه‌ها، طبیعتاً لازم است به یکی از زبان‌های برنامه‌نویسی مسلط باشید. زبان‌های مختلفی وجود دارد مثل پایتون، R و جاوا. در ابتدای مسیر شاید انتخاب زبان کمی سخت به نظر برسد؛ ولی

    اگر نگاهی گذرا به دوره‌های موجود در سایت‌هایی مثل udemy و coursera بیندازیم متوجه می‌شویم که تعداد زیادی دوره در زمینه یادگیری ماشین با زبان پایتون وجود دارد.
    همچنین با بررسی libraryهای تخصصی یادگیری ماشین در هر زبان می‌توان نتیجه‌گیری کرد که کدام زبان بهتر است. برای مثال زبان پایتون کتابخانه‌های قوی مثل keras، sklearn، pandas، numpy و tensorflow ارائه داده که انجام پروژه‌ها را به‌شدت آسان‌تر کرده است.
    در نهایت می‌توان از آمارهای جهانی استفاده کرده و ببینیم در سال‌های اخیر تحلیلگران داده از چه زبانی بیشتر استفاده کرده‌اند.

یادگیری پایتون برای پردازش زبان طبیعی

با توجه به توضیحات بالا، یادگیری و استفاده از زبان پایتون پیشنهاد می‌شود. البته لازم نیست نگران شویم که باید همه جزئیات زبان پایتون را آموزش دید. خیر، لازم نیست و بهتر است در ابتدا مباحث کلی و اولیه پایتون را یاد بگیریم و به همین مقدار بسنده کنیم. روش پیشنهادی این است که ابتدا یک تا دو هفته وقت گذاشته و به یک دانش اولیه و حداقلی از کلیات پایتون برسیم سپس با استفاده از دانش اولیه‌ای که از پایتون یاد گرفتیم شروع به انجام پروژه کنیم و هرجا به مشکل خوردیم، جستجو کرده و به کمک فیلم و کتاب آن مطلب خاص را آموزش ببینیم. این روش کمک می‌کند که اولاً سریع‌تر وارد کدنویسی و انجام پروژه شویم. دوم این که فقط چیزهایی که به انجام پروژه‌ها کمک می‌کند را یاد می‌گیریم. فردی را در نظر بگیرید که با دید کمال‌گرایانه 10 دوره مختلف از پایتون می‌بیند و با تمامی مباحث پایتون آشنا می‌شود درصورتی‌که برای انجام پروژه فقط 30 درصد از آن مورداستفاده قرار می‌گیرد. پس تنها چیزهایی را یاد بگیریم که لازم است. نکته مهم این است که گاهی فقط باید بدانیم فلان قابلیت در فلان library هست (حتی اگر ریز جزئیات آن را ندانیم). این دانش کمک می‌کند که در آینده در وسط پیاده‌سازی یک پروژه ناگهان به‌خاطر بیاورید “بهتر از است قابلیت X از کتابخانه Y استفاده کنم”. دیدن دوره با این دید به‌شدت توصیه می‌شود.

از طرفی ازآنجایی‌که زبان پایتون همه‌منظوره بوده؛ مثلاً با آن می‌توان back end سایت نوشت یا برنامه‌های سیستمی نوشت پس بهتر است پایتون با رویکرد تحلیل داده یاد گرفته شود. خوشبختانه دوره‌هایی وجود دارد که پایتون را مشخصاً برای فعالین حوزه داده تدریس می‌کند. مثل دوره زیر

    Course: Python for Data Science
    آموزش رایگان پایتون

 لازم به ذکر است بنا به تجربه فرد و دانش اولیه او از برنامه‌نویسی، مدت‌زمان تقریبی که طول می‌کشد یک نفر یک دید کلی و مناسب نسبت به پایتون برای پروژه‌های تحلیل داده پیدا کند حدود یک ماه است. البته مشاهده دوره بالا و انجام تکالیف آن کفایت می‌کند.

برای یادگیری پایتون، دوره آموزش رایگان پایتون را در کانال یوتیوب دیتاهاب مشاهده کنید.
یادگیری ماشین برای پردازش زبان طبیعی

ممکن است برایتان سؤال باشد که چرا باید یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن را فرابگیریم. در جواب باید گفت هر زمانی که قرار باشد داده‌هایی (از هر جنس متن، تصویر، صوت) تحلیل شود بالاخره باید الگوریتم‌هایی را پیاده‌سازی کنیم و بهترین جواب را انتخاب کنیم. پس فارغ از جنس داده‌ها، روش‌های تحلیل داده ثابت بوده و همگی زیرمجموعه یادگیری ماشین است. هرکدام از ما با مطالعه و یادگیری دقیق الگوریتم‌های یادگیری ماشین به یک مهارت مهم دست پیدا کرده و از این مهارت در پروژه‌های مختلف می‌توانیم استفاده کنیم. پس نتیجه‌گیری بدین صورت است که هرکسی که بخواهد یک مجموعه‌داده را تحلیل کند، فارغ از جنس داده‌ها، در ابتدا، باید از یکسری قواعد و روش‌های ثابت استفاده کند؛ مثلاً ابتدا داده‌ها را تمیز کند، سپس پیش‌پردازش‌هایی را انجام دهد.

از طرفی برخی الگوریتم‌ها مثل خوشه‌بندی kmeans هم روی داده‌های جدولی و هم داده‌های متنی قابل‌اجراست یا از تنسورفلو هم برای پردازش متن می‌توان استفاده کرد و هم پردازش تصویر. البته لازم به یادآوری است که هر جنس داده همچنین روش‌های مختص به خودش دارد؛ مثلاً الگوریتمی مثل LDA مخصوص تشخیص موضوع متون است. باتوجه‌به صحبت‌های بالا، در انجام پروژه‌های تحلیل داده برخی روش‌ها، مراحل و الگوریتم مشترک بوده که باید آن‌ها را به‌خوبی فرابگیریم.

تذکر: معمولاً هر تکنولوژی جدید پس از معرفی به‌مرور به زبان انگلیسی در جاهایی مثل medium آموزش داده می‌شوند. ولی چند ماهی طول می‌کشد که یک نفر زحمت ترجمه مطالب را بر عهده بگیرد. پس اگر بخواهیم از مطالب جدید جا نمانیم حتماً باید زبان انگلیسی خود را (حتی شده در حد خواندن) تقویت کنیم و همیشه منتظر مطالب فارسی و ترجمه شده نباشیم.
دلیل دیگر اینکه معمولاً افرادی که در یک حوزه مطالبی تألیف یا ترجمه می‌کنند، معمولاً در حد مقدمات را گفته و بحث رها می‌شود، به‌خاطر همین است که در سطح اینترنت در مورد حوزه‌ای مثل یادگیری عمیق مباحث موجود فارسی، مقدماتی و همه تقریباً در یک سطح هستند.

دیتاهاب جدیدترین و کاربردی‌ترین مطالب را باکیفیت مناسبی تهیه و ترجمه کرده است. پیشنهاد می‌شود مقالات یادگیری ماشین برای شروع یادگیری ماشین به ترتیب مطالعه شوند.
ریاضیات پردازش زبان طبیعی

وقتی یک دید خوب نسبت به ساختار کلی یادگیری ماشین پیدا شد و توانستیم به زبان پایتون کدنویسی کنیم باید به مرحله بعدی برویم.

در مرحله بعدی به سراغ بحث شیرین ریاضی می‌رویم. معمولاً شما اگر به فردی بگویید قصد ورود به حوزه داده دارید در ابتدا برایتان مفصلاً داستان‌سرایی می‌کنند که باید استاد تمام ریاضی و آمار باشی تا بتوانی به‌خوبی در این حوزه رشد کنی. تجربه شخصی من بدین صورت است که برای شروع کار باید ریاضیات دبیرستان را مسلط باشیم و همچنین جبر خطی را تا حد قابل قبولی بدانیم و با توزیع‌های آماری آشنا باشیم. همهٔ این موارد کمتر از دوهفته زمان می‌برند و برای شروع کافی هستند. در آینده و بنا به نیاز می‌توان مباحث پیشرفته‌تر را آموخت. زیرا در اکثر پروژه‌ها، تنها دانستن توزیع‌هایی مثل توزیع نرمال، پوآسون و آشنایی با A/B کفایت می‌کند. در ادامه دوره مطرحی معرفی شده که لازم نیست همه جلسات آن دیده شود. فقط بخش‌هایی از آن که به نظرتان لازم هست را مشاهده کنید و احیاناً اگر در پروژه به مشکلی برخورد کردید می‌توانید از این منبع استفاده کنید.

    Descriptive Statistics by Khan Academy

دوره آموزش رایگان جبر خطی را در کانال یوتیوب دیتاهاب مشاهده کنید تا هر آنچه از جبر خطی لازم دارید را یاد بگیرید.

همین‌طور “Math for Machine Learning: Open Doors to Data Science and Artificial Intelligence” کتابی کم حجم است که فقط ریاضیات مخصوص یادگیری ماشین را بیان می‌کند.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

کتاب Math for Machine Learning در نقشه راه پردازش زبان طبیعی
یادگیری مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی

در ادامه تمرکز اصلی بر آموزش مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی است. مباحثی که بیشتر در فرایند پیش‌پردازش متون کاربرد دارند. پیش‌پردازش معمولاً برای هر زبانی متفاوت خواهد بود. مثلاً در زبان فارسی کاراکترهای عربی را به کاراکترهای فارسی تبدیل می‌کنیم و این کار مختص کار با متون فارسی است. درعین‌حال برخی موارد بین زبان‌ها مشترک است مثل ریشه‌یابی کلمات مثلاً “خورد” ریشه “می‌خورم” است. برای شروع بهتر است مقاله‌های زیر مطالعه شود. این مقالات با تمرکز روی زبان فارسی تألیف شده است.

برای آشنایی کامل با پردازش زبان طبیعی، مجموعه مقالات پردازش زبان طبیعی پیشرفته را بخوانید.

نقشه راه پردازش زبان طبیعی
عبارات منظم در پردازش متون

یکی از مهم‌ترین مباحث در زمینه پیش‌پردازش متون Regular Expression (عبارات منظم) هستند. به کمک عبارات منظم می‌توان الگوهایی مثل الگوی مربوط به شماره‌تلفن تعریف کرده و سپس تمامی شماره‌های تلفنی که با الگویمان تطبیق دارد را حذف کنیم یا در جایی نگه‌داری کنیم. پس دو هدف اصلی یکی استخراج اطلاعات خاص از متون مثل کد ملی است و هدف دوم حذف برخی عبارات مثلاً کلماتی که با حرف “ب” شروع شده است. برای یادگیری بهتر عبارات منظم به سراغ لینک زیر می‌رویم. البته regexها مبحث مفصلی هستند که لازم نیست تمامی توابع و عملکردهای آن را یاد بگیریم.

    Basics of Regular Expressions
    آموزش regex

کتابخانه‌های پردازش متن فارسی

برای زبان فارسی ابزارها و کتابخانه‌های کمی وجود دارد؛ مثلاً برای پیش‌پردازش دو کتابخانه معروف هضم و پارسی ور وجود دارد. البته کتابخانه‌های دیگری نیز هست که همگی مشکل عدم جامعیت دارند؛ یعنی فقط بر روی یک مورد خاص مثلاً ریشه‌یابی کار می‌کند. برخلاف فارسی، زبان انگلیسی کتابخانه‌های قوی از جمله spaCy و NLTK دارد که حتماً توصیه می‌کنم آشنایی اولیه با هر دوی این ابزارها داشته باشید چرا که ممکن است در پروژه‌ای متون انگلیسی هم داشته باشید. از طرفی هضم و پارسی ور هر دو در برخی موارد از توابع NLTK استفاده می‌کنند چون NLTK قابلیت‌های فراوانی دارد؛ مثلاً به کمک آن می‌توان قواعدی طراحی کرده و عبارات اسمی (مثل اولین قهرمان وزنه‌برداری) را استخراج کنیم (chunker).

    spaCy library
    Tokenization using the spaCy library
    NLTK Library

بصری‌سازی در مسیر یادگیری پردازش زبان طبیعی

همیشه یکی از قسمت‌های جذاب کار با داده‌ها، بصری‌سازی است. در این بخش لازم است کمی با نمودارها و نحوه بصری‌سازی متون آشنا شویم. یک مثال ساده نمودار توزیع روی طول جملات است که نشان می‌دهد طول جملات در چه وضعیتی است. یک نمودار به این سادگی در طراحی شبکه‌های عمیق کمک‌کننده است.

    A Complete Exploratory Data Analysis and Visualization for Text Data

روش Bag Of Words

در این قسمت به این موضوع باید بپردازیم که هر متن (که شامل کلماتی است) چگونه به ویژگی تبدیل شود به‌نحوی‌که بتواند به‌عنوان ورودی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورداستفاده قرار گیرد (الگوریتم‌های یادگیری ماشین تنها ورودی با فرمت عدد قبول می‌کنند پس اگر با داده‌های تصویری یا متنی کار می‌کنیم باید به اعداد تبدیل شوند). رایج‌ترین روش Bag Of Words است که هر کلمه را به یک عدد تبدیل می‌کند.

    Traditional Methods for Text Data
    Bag of Words, TF-IDF and Word Embeddings

    bags of words چیست

Word Embeddings در پردازش متن

با مطالعه مقالات بالا با یک روش جدید برای نمایش کلمات به نام Word Embeddings آشنا می‌شویم. این روش باعث تحولات چشمگیر در انجام پروژه‌های NLP شده است. پس ضرورت دارد اولاً ویژگی‌های آن را کاملاً بررسی کنیم و سپس روش‌های تولید آن را یاد بگیریم. یکی از معروف‌ترین الگوریتم‌های تولید Word Embeddings، روش word2vce گوگل است. یک متن دلخواه و ترجیحاً بزرگ به word2vec داده و خروجی بردارهای کلمات است؛ یعنی هر کلمه در قالب یک بردار عددی است که بردارهای کلمات معانی را حفظ می‌کنند. مثلاً بردار دوکلمه “پدر” و “مادر” نزدیک به هم هستند. در ادامه نحوه آموزش مدل word2vec روی داده‌های دلخواه بررسی می‌کنیم.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    Tool: Gensim – Word2Vec
    Word2vec
    An Intuitive Understanding of Word Embeddings: From Count Vectors to Word2Vec
    Word2Vec Tutorial – The Skip-Gram Model
    word embedding چیست

تشخیص موضوع متون با LSA

در این بخش و به کمک مقالات زیر یک پروژه عملیاتی انجام می‌دهیم. هدف تشخیص موضوع متون است که از الگوریتم LSA استفاده می‌کند.

    Topic Modeling using Latent Semantic Analysis
    Beginner’s Guide to Topic Modeling in Python

یادگیری عمیق در مسیر پردازش زبان طبیعی
یادگیری عمیق در نقشه راه پردازش زبان طبیعی

باتوجه‌به رشد روزافزون سرویس‌های مبتنی بر متن، امروزه برای انجام پروژه‌ها نمی‌توان فقط به روش‌های قدیمی یادگیری ماشین تکیه کرد؛ مثلاً برای انجام پروژه‌هایی مثل ماشین ترجمه، خلاصه‌ساز و تشخیص زبان متن باید به سراغ روش‌های جدیدتر مثل یادگیری عمیق رفت. یادگیری عمیق قلب تپنده پردازش زبان طبیعی است که باعث تحولات جدی در این زمینه شده است. پس در ابتدای کار حتماً باید یک دید مقدماتی نسبت نوآوری‌هایی مثل BERT ،OpenAI’s GPT-3 داشته باشیم. برای فهم این نوآوری‌ها حتماً باید با مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق آشنا شویم. ابتدا با مراجعه به لینک زیر به دنبال پاسخ به یک سؤال هستیم”یادگیری عمیق و شبکه عصبی چیست؟”.

    Introductory Guide to Deep Learning and Neural Networks
    شبکه عصبی مصنوعی به زبان ساده

در ادامه برخی از اجزا شبکه عصبی را مرور می‌کنیم.

    Optimization Algorithms for Deep Learning
    Loss and Loss Functions for Training Deep Learning Neural Networks
    How to Choose Loss Functions When Training Deep Learning Neural Networks
    Gentle Introduction to the Adam Optimization Algorithm for Deep Learning

    راهنمای کوتاه یادگیری عمیق

شبکه عصبی بازگشتی و پردازش متون

در این قسمت به بحث مهم شبکه عصبی بازگشتی می‌پردازیم. این شبکه‌ها مخصوص کار با داده‌هایی هستند که ترتیب و توالی در آن‌ها برقرار است مثل فریم‌های فیلم، موسیقی، داده‌های بورس و جملات. با دانستن ساختار و ویژگی‌های شبکه عصبی بازگشتی و مرور کاربردهای آن، توانایی انجام پروژه‌های مختلف را پیدا می‌کنید.

    Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients

    Recurrent Neural Networks (RNN) Tutorial

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

پیاده سازی با Keras

سپس برای پیاده‌سازی مدل‌های شبکه عصبی با keras آشنا می‌شویم.

    Your First Deep Learning Project in Python with Keras Step-By-Step
    Difference Between a Batch and an Epoch in a Neural Network

یادگیری عمیق در نقشه راه پردازش زبان طبیعی
مدل‌های seq2seq در NLP

حال به سراغ یکی از مهم‌ترین بخش‌های پردازش زبان طبیعی یعنی مدل‌های seq2seq می‌رویم. این سری مدل‌ها در حل مسائلی مثل ماشین ترجمه بسیار مفید واقع شدند. درک مناسب از مطالب این بخش، سطح مهارتی‌مان را از مقدماتی به پیشرفته ارتقا می‌دهد.

Language Modeling:

    A Comprehensive Guide to Build your own Language Model in Python!
    Text generation with an RNN

Sequence-to-Sequence Modeling:

    Seq2Seq with Attention

Transfer Learning در مسیر پردازش زبان طبیعی
جایگاه Transfer Learning در مسیر یادگیری پردازش زبان طبیعی

مبحث Transfer Learning باعث رشد چشمگیر بیشتر تسک‌های NLP شد. یادگیری انتقالی یعنی از دانش و اطلاعاتی که در یک زمینه کسب کردیم در پروژه‌های نسبتاً مشابه استفاده کنیم. کاربرد اصلی یادگیری انتقالی برای مواقعی است که حجم داده‌هایمان کم باشد. پس از یک مدلی که روی داده‌های زیاد آموزش‌دیده شده برای حل مسئله خودمان استفاده می‌کنیم.

ULMFiT:

    Text Classification using ULMFiT in Python

Transformers:

    How do Transformers Work in NLP?

Pre-trained Large Language Models (BERT and GPT-2):

    Demystifying BERT

رودمپ پردازش زبان طبیعی nlp
مقالات کاربردی پردازش زبان طبیعی

در این بخش و پس از آشنایی با مفاهیم کلی چند مقاله مربوط به پیاده‌سازی taskهای مختلف مطالعه می‌کنیم.
آموزش LSTM و CNN

    Sentiment Analysis using LSTM
    Understanding CNN for NLP

آموزش ساخت Chatbots

    Learn how to Build and Deploy a Chatbot in Minutes using Rasa
    How to build a voice assistant with open source Rasa and Mozilla tools

آموزش پردازش صوت

    Speech Data Exploration
    Audio Classification
    Pre-trained speech-to-text model – DeepSpeech

جمع‌بندی

تلاشمان در این نوشتار معرفی مقدمات پردازش زبان طبیعی و همچنین معرفی ابزارهای لازم برای انجام پروژه‌ها بود. در این نوشتار هدف انتقال تجربه نویسنده در قالب یک نقشه راه پردازش زبان طبیعی بود.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

 برای هرچه بهتر کردن محتوا و معرفی منابع مناسبی که فکر می‌کنید بهتر است در این کتابچه اضافه شود، از طریق این آدرس ایمیل در ارتباط باشیم. با روی باز محتوای شما در این کتابچه اضافه می‌شوند و منبع مناسبی برای افراد مختلف می‌شود.
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 [e-mail] 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

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

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.
عی (NLP) یکی از جنبه های جذاب و شگفت انگیز هوش مصنوعی است. با تکامل و توسعه مداوم NLP در سال های اخیر، دانستن در مورد پیشرفته ترین و با کیفیت ترین موضوعاتی که هر فرد علاقه مند به علوم داده باید بر روی آنها تمرکز کند، ضروری است تا به موفقیت بیشتری در این زمینه دست یابد.

تعاملات بین نرم افزار و انسان به لطف پیشرفت های انجام شده در زمینه پردازش زبان طبیعی به طور قابل توجهی آسان تر می شود. برنامه های هوش مصنوعی قابلیت محاسبه، پردازش و تجزیه و تحلیل مقدار زیادی از داده های زبان طبیعی را دارند تا پاسخی مفهومی، دقیق و مناسبی به کاربران ارائه دهند.

با وجود چالش های متعددی که در زمینه NLP وجود دارد، مانند وادار کردن هوش مصنوعی به درک مفهوم واقعی جملات، پیشرفت فوق العاده ای داشته ایم و در زمینه پردازش زبان طبیعی پیشرفت چشمگیری کرده ایم.

اگر در مورد پروژه های بیشتر با Python و Data Science کنجکاو هستید، در لینک زیر پانزده تا از بهترین پروژه های سال 2021 و بعد از آن تحت پوشش قرار گرفته اند.

yun.ir/mxdvcb

در این مقاله، بر روی پنج موضوع و پروژه NLP تمرکز خواهیم کرد که تمامی علاقه مندان به این موضوع باید درباره آن بدانند.
۱- NLTK با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
کتابخانه
کتابخانه

یکی از اساسی ترین ابزارهای پردازش زبان طبیعی برای حل بسیاری از مشکلات کتابخانه NLTK است. جعبه ابزار زبان طبیعی (NLTK) ابزارهای زیادی را برای حل بسیاری از مشکلات پردازش زبان طبیعی ارائه می دهد. کتابخانه NLTK برای کارهای مبتنی بر زبان طبیعی بسیار مناسب است. طیف گسترده ای از گزینه ها را برای وظایفی مانند طبقه بندی، توکن سازی، بن سازی، برچسب گذاری، تجزیه و تحلیل و استدلال معنایی ارائه می دهد.

بهترین بخش استفاده از این کتابخانه همراه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق این است که می توانید پروژه های بیشماری با کیفیت بالا ایجاد کنید. ویژگی های ماژول کتابخانه NLTK گسترده هستند. کارهای زیادی وجود دارد که می توانید با این کتابخانه انجام دهید و از روشهای کیسه کلمات، فراوانی اصطلاح - معکوس فراوانی متن (TF-IDF) ، واژه به بردار و سایر روشهای مشابه برای انجام دادن این کارها و حل مشکلات استفاده کنید.

در زیر یک نمونه کد آورده شده است که نشان می دهد چگونه می توانید مجموعه داده ها و بردارهای مقاله را برای مجموعه داده های بزرگ ایجاد کنید و سپس از تنظیمات hyperparameter همراه با تکنیک های NLP و الگوریتم های یادگیری ماشین مانند Naïve Bayes، درختان تصمیم گیری و سایر روش های یادگیری ماشین برای حل این مشکلات پیچیده به راحتی استفاده کنید.

کد نمونه:

    vectorizer = CountVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,4), max_features=50000)
    vectorizer.fit(X_train['essay'].values) # fit has to happen only on train data

    # we use the fitted CountVectorizer to convert the text to vector
    X_train_essay_bow = vectorizer.transform(X_train['essay'].values)
    X_cv_essay_bow = vectorizer.transform(X_cv['essay'].values)
    X_test_essay_bow = vectorizer.transform(X_test['essay'].values)

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

۲- سیستم های پیش بینی کننده
سیستم پیش بینی کننده
سیستم پیش بینی کننده

یکی از مهمترین کارهایی که با کمک هوش مصنوعی انجام می شود پیش بینی کلمات یا جملات بعدی است که قرار است در خطوط بعدی رخ دهد. این یکی از ویژگی های اساسی و مفید پردازش زبان طبیعی در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است.

برای پیش بینی کلمات متقارن یا نزدیکترین کلمات بعدی در یادگیری ماشین، می توان از مفهوم شباهت برای دستیابی به نتایج مطلوب استفاده کرد. از الگوریتم های یادگیری ماشین مانند ماشین های بردار پشتیبان (SVM) ، درخت تصمیم و سایر روش های مشابه می توان برای کارهایی مانند پیش بینی کلمه بعدی و سایر کارهای غیرقابل تشخیص استفاده کرد.

رویکرد متداول تر برای حل این مشکلات پیچیده این است که اطمینان حاصل کنیم ما به طور موثر از مفاهیم یادگیری عمیق استفاده می کنیم. روش های معماری شبکه عصبی با استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی یکی از این رویکرد های معمول برای پیش بینی کلمه های بعدی است. با این حال، به دلیل مشکلات انفجار و از بین رفتن شیب ها، موارد مشابه شبکه های عصبی بازگشتی مانند حافظه کوتاه مدت (LSTM) به عنوان یک روش جایگزین عالی برای انجام این کارها استفاده می شود.

یک روش منحصر به فرد برای انجام این کار ها استفاده از شبکه های عصبی پیچشی تک بعدی برای ایجاد پیوند به بردارهای کلمه است. به مخاطبان توصیه می کنم یکی از پروژه های لینک زیر را در مورد پیش بینی کلمه بعدی بررسی کنند، جایی که روش زیر را با کمک چند LSTM دسته ای پیاده سازی کرده ام.

yun.ir/05ak1f
3- چت بات
چت بات
چت بات

یکی از متداول ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی استفاده از چت بات(Chatbot) ها است. چت بات ها توسط اکثر غول های بزرگ فناوری، شرکت های بزرگ و حتی استارت آپ های کوچکتر در وب سایت ها برای استقبال کردن از مردم، معرفی جنبه های اساسی شرکت به بازدیدکنندگان، بینندگان یا مخاطبان و همچنین پاسخ دادن به برخی از سوالات متداول که ممکن است بازدید کنندگان سایت در اولین بار بپرسند، استخدام میشوند.

چت بات ها همچنین برای ارائه توضیحات در مورد برخی از مواردی که کاربران ممکن است در هنگام مرور وب سایت خود با آن روبرو شوند مفید هستند. چت بات ها همچنین می توانند در مواردی برای اکثر مخاطبان عمومی استفاده شوند. محبوب ترین دستیارهای هوشمند مجازی مانند Google Assistant ، Siri ، Alexa و بسیاری دیگر، توانایی عملکرد به عنوان Chatbot را دارند.

مکالمات چت بات ها یا می تواند به روشی سنتی از پیام کوتاه درون خطی یا رویکرد مدرن تری در ترجمه گفتار انجام شود. موارد استفاده از چت بات در نسل فعلی به سرعت در حال افزایش است و افراد و شرکتهای بیشتری سعی در اجرای آنها دارند. در زمینه NLP، ظهور چت بات ها یک سناریوی فوق العاده مهم است که هر علاقه مند به این حوضه باید به دنبال اجرای آن باشد.

پیشنهاد میکنم که روشهای متعدد کار بر روی این چت بات ها را بررسی کنید. چندین الگوریتم و متد یادگیری عمیق برای به دست آوردن نتایج مطلوب در چت بات ها وجود دارد. یکی از این روشهای منحصر به فرد ساخت چت بات ها با استفاده از شبکه های عصبی پیوندی تک بعدی است. لینک مقاله زیر را ببینید تا درک بصری بیشتری از این موارد بدست آورید.

yun.ir/wwhftc
۴- تبدیل شونده ها
تبدیل شونده
تبدیل شونده

امروزه تبدیل شونده(Transformer) ها یکی از برجسته ترین معماری های یادگیری عمیق هستند. آنها قصد دارند کارهای متوالی را راحت تر انجام دهند. آنها توانایی حفظ زنجیره های طولانی داده را دارند و از این رو، در هنگام کار با توالی های دور برد، از اطمینان بالایی برخوردارند. از مفاهیم خودآگاهی برای انجام کارهای پیچیده بدون استفاده از شبکه های عصبی بازگشتی هم تراز یا پیوند استفاده می کنند.

تبدیل شونده ها یک پیشرفت نوآورانه در زمینه پردازش زبان طبیعی هستند. آنها توانایی انجام کارهای پیچیده مانند ترجمه ماشینی را با راحتی بیشتری دارند.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

تبدیل شونده ها همچنین در بسیاری از کارها مانند بازیابی اطلاعات، طبقه بندی متن، خلاصه سازی سند، درک تصویر و تجزیه و تحلیل ژنوم، کاربرد های خود را دارند. توصیه می کنم برای یادگیری بیشتر و عمیق تر در مورد تبدیل شونده ها تحقیق کنید تا شهود و درک بیشتری از این تکامل مدرن کسب کنید.
۵- ترجمه ماشینی
ترجمه
ترجمه


وقتی می خواهید با شخصی از کشور دیگری صحبت کنید و زبان مشترکی ندارید، برای برقراری ارتباط و توافق با شرایط مربوط به یک قرارداد یا معامله خاص، استفاده از مترجم معمولاً لازم است. هر زمان که می خواهید با یک زبان خارجی ارتباط برقرار کنید، می توانید با استفاده از مترجم گوگل جمله را از یک زبان به زبان دیگر تبدیل کنید.

پس از تایپ یک جمله خاص به انگلیسی و درخواست از مترجم گوگل برای تبدیل آن به زبان آلمانی، مترجم معمولاً در تبدیل یک جمله از انگلیسی به یک جمله به زبان آلمانی عملکرد خوبی دارد، بدون اینکه معنای واقعی جمله را تغییر دهد.این کار ترجمه ماشینی تلقی میشود.

ترجمه ماشینی یکی از مهمترین و پرکاربرد ترین قابلیت های پردازش زبان طبیعی است. علاقه مندان میتوانند به کمک کتابخانه TensorFlow یا کتابخانه Pytorch در انجام کار ترجمه ماشینی فعالیت کنند. با استفاده از این کتابخانه ها، میتوانید یک مدل توالی به توالی بسازید که بتواند ضمن دستیابی به بالاترین دقت ممکن، ترجمه ماشینی را انجام دهد. بسیاری از روشهای مدرن و حیرت انگیز زیادی وجود دارند که برای انجام این کارها در حال توسعه هستند.
نتیجه گیری

پردازش زبان طبیعی یکی از بهترین موضوعات برای یادگیری در هوش مصنوعی است. مقالات پژوهشی بسیاری وجود دارند که به طور مداوم در حال چاپ هستند. تحولات سریع و تحقیقات گسترده به طور مداوم به طور روزانه در حال انجام است. در سال های آینده ، کشف های شگفت انگیز بیشتری در این زمینه انجام خواهد شد.

در این مقاله ، ما پنج مفهوم پردازش زبان طبیعی را مورد بحث قرار داده ایم که هر علاقه مند باید آنها را بشناسد. آنها مهمترین و حیاتی ترین جنبه های برنامه های کاربردی NLP امروزی را تشکیل می دهند. تقاضا و اهمیت این زمینه های پیشرفته هر روز به سرعت در حال افزایش است. از این رو، این زمان یکی از موثرترین دوره ها برای متقاضیان سرمایه گذاری و یادگیری بیشتر است.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

به نظر من، همه مخاطبان و علاقه مندان به پردازش زبان طبیعی باید درباره این موضوعات بیشتر تحقیق کنند و سعی کنند بیشتر با جنبه های مهم این مفاهیم آشنا شوند و بعد از کسب دانش نظری مناسب، مخاطبان را ترغیب می کنم که به دنیای عملی شیرجه بزنن

انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی

نجام پروژه nlp به زبان پایتون

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

ارفرمایان سفارش پروژه می دهند تا توسط متخصصین عضو با قیمتی رقابتی انجام شود.

شرح پروژه:

سلام

در زمینه nlp به زبان پایتون کمک میخواستم، الگوریتمی دارم تهیه میکنم خواستم به پایتون نوشته بشه،

هدف: کاهش ابعاد هست در متن در واقع حذف کلمات کم اهمیت

- در واقع یک مجموعه ای از کامنت های مخاطبان در مورد موضوعی رو دارم که هر کامنت قاعدتا شامل چند جمله هست،میخوام کلمات مهم و کالوکیشن(n-gram) های مهم رو استخراج کنم و جایی ذخیره کنم و مابقی کلمات رو از متن حذف کنم تا طول جملات کم بشه

- کلمات و کالوکیشن های مهم،به اونهایی میگیم که ترکیب ویژگیهای زیر رو داشته باشند، ((البته باید یک وزن (ضریب) برای هر یک از سه ویژگی زیر در نهایت لحاظ بشه و اگر وزن نهایی کلمه یا کالوکیشنی در مجموع به یک عدد مشخصی رسید بگیم مهم هست، چون هنوز اینکار انجام نشده لذا نمیتونم ضرایب رو مشخص کنم)

مثلا بشه

w1 * تعداد تکرار + w2 * عدد همبستگی + w3 *

انسجام = میزان اهمیت کلمه یا کالوکیشن

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

۱- پر تکرار باشند

۲- همبستگی با موضوع(title) داشته باشند

۳- در جملات دیگر در همون کامنت، مترادف آنها یا متضاد آنها و یا عینا همون کلمات یا کالوکیشن اومده باشند( ممکنه کلماتی این خصوصیت رو داشته باشند که حتی پرتکرار هم نباشند) .

* فک کنم بهتره که هر کلمه اول با wordtovec تبدیل به بردار بشن تا بعدا برای بدست اوردن مترادف و متضاد و ... راحت بشه باهاش کار کرد

* برای مشخص کردن معیار همبستگی، مترادف یا متضاد بودن هم میتوان با wordtovec میزان شباهت رو بدست اورد ویا از معیارهایی مثل cosin similaritoryاستفاده کرد و اگه از حد مشخصی بیشتر بود، بگیم دو کلمه یا دو کالوکیشن ( یا کلمه و title)، همبستگی دارند یا همبستگی معکوس(متضادند) دارند.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

ت و چه کارهایی در اون انجام میشه؟
ما رابط تقاضا و اجرا هستیم. در پارسکدرز خریداران درخواست خود را به صورت عمومی یا خصوصی مطرح می کنند تا توسط مجریان انجام شود. هر کاری که بتوان در بستر اینترنت انجامش داد. کارهایی از قبیل:

دوست داری طرز کار رو تماشا کنی؟

ز رو توی چند ثانیه به تصویر کشیدیم.

بان طبیعی
انجام پروژه پردازش زبان طبیعی

گروه همیارپروژه با داشتن صدها مجری توانمند در حوزه انجام پروژه پردازش زبان طبیعی ، آماده است تا پروژه پردازش زبان طبیعی شما عزیزان را با کیفیتی عالی و بصورت تضمینی انجام دهد.جهت سفارش انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با شماره های ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ – ۰۹۳۳۰۸۵۹۲۷۵ تماس بگیرید و یا به واتساپ این شماره پیام دهید و یا از طریق آیدی تلگرامی @fnalk پروژه پردازش زبان طبیعی خود را برای ما ارسال کنید.قیمت پروژه پردازش زبان طبیعی در سایت ما منصفانه و عادلانه است.
پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی، یک فناوری برای درک زبان انسانی توسط کامپیوتر است. یاد دادن روش ارتباطی انسان‌ها به کامپیوتر، به هیچ وجه کار آسانی نیست. لیند رماف (Leand Romaf)، مهندس نرم‌افزار با تجربه‌ای است. او در این باره می‌گوید: در سال‌های اخیر، فعالیت‌های درخشانی در حوزه‌ی توانمندسازی رایانه‌ها برای فهم زبان انسانی، انجام گرفته است.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا به اختصار، NLP، یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به تعاملات بین رایانه و انسان، از طریق زبان طبیعی می‌پردازد. هدف غایی NLP، خواندن، رمزگشایی، فهم و درک زبان انسان با روشی ارزشمند است. بیش‌تر روش های پردازش زبان طبیعی برای استخراج و فهم معنای زبان انسانی، مبتنی بر تکنیک‌های یادگیری ماشین است.
انحام پروژه پردازش زبان طبیعی با کیفیت و هزینه مناسب در همیارپروژه :

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

ن تضمین را به شما می دهد که از بهترین برنامه نویسان حال حاضر کشور برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی شما استفاده خواهد کرد.شاید این مورد باعث شود که تصور کنید بهترین برنامه نویسان غالبا قیمت شان هم باید بالاتر از بقیه باشد درحالی که این چنین نیست و ما قیمت ها را به پایین ترین سطح ممکن به نسبت دیگر مراکز سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی رسانده ایم تا شما هم کیفیت و هم قیمت را در بهترین حالت دریافت کنید.همیار پروژه هر نوع پروژه پردازش زبان طبیعی شمارو به همراه توضیحات و گزارش کار انجام می دهد .لطفا برای سفارش پروژه خود از طریق تلگرام و یا واتساپ با شماره اقدام کنید .
خدمات مشابه همیارپروژه:

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه های ماشین بردار پشتیبان

انجام پروژه های بینایی ماشین

انجام پروژه های نظریه زبان ها و ماشین ها
برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه پردازش زبان طبیعی را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه پردازش زبان طبیعی، باید سفارش پردازش زبان طبیعی 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 پردازش زبان طبیعی
چرا پروژه پردازش زبان طبیعی خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ مطمئن ترین گزینه برای سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی شما عزیزان می باشد. همیارپروژه با دارا بودن نماد اعتماد الکترونیک و همچنین ثبت شده در ستاد ساماندهی سایتهای اینترنتی کشور مجوز فعالیت خود را بصورت قانونی کسب نموده و خیال شما را از بابت اطمینان و اعتماد راحت کرده است.
زمان انجام پروژه پردازش زبان طبیعی چقدر خواهد بود؟

انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
قیمت سفارش انجام پروژه پردازش زبان طبیعی چقدر است و چگونه تعیین می شود ؟

همیارپروژه یک وب سایت مناقصه ای است.یعنی با داشتن صدها مجری متخصص برای سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی بهترین قیمت را بر اساس رزومه مجری و زمان پروژه برای کارفرمای گرامی انتخاب می کند و درصورت موافقت هزینه توسط کارفرما پروژه را به مجری می سپارد و آن را مدیریت می کند تا رضایت مشتری عزیز را کسب نماید.
کیفیت در پروژه پردازش زبان طبیعی به چه صورت خواهد بود ؟

کیفیت در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.به دلیل داشتن مجریان و متخصصان با تجربه کیفیت پروژه ها بالا بوده تا کارفرما بتواند با خیال راحت برون سپاری کند و بعداز دریافت نیر با توجه به داشتن گزارش در اغلب پروژه های درخواستی پروژه را خوب متوجه شود و بتواند آن را ارائه دهد.
مراحل انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انتخاب بهترین محقق برای پروژه پردازش زبان طبیعی :

مهمترین بخش سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی شما انتخاب یک محقق کاربلد و حرفه ای پردازش زبان طبیعی با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص پردازش زبان طبیعی در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان پردازش زبان طبیعی می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت.
تضمین پشتیبانی در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی :

گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام پردازش زبان طبیعی تجربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه پردازش زبان طبیعی است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف وضعیت پروژه قرار می دهد.بعداز انجام پروژه و تحویل آن به شما سایت هر گونه ایراد و اصلاحی که شما مشتری محترم از پروژه تحویل داده شده به ما اطلاع دهید را مورد بررسی قرار داده و ایرادات را برطرف می نماید و تا اخذ رضایت شما پشتیبانی از پروژه تان را ادامه خواهد داد.
انجام پروژه پردازش زبان طبیعی nlp
دارای تجربه ای چندین ساله در انجام پروژه پردازش زبان طبیعی nlp است که می تواند تمامی پروژه های پردازش زبان طبیعی nlp را با بهترین کیفیت و مناسب ترین قیمت برایتان انجام دهد.همیار پیپر به لطف مجری های تحصیل کرده و متخصص پردازش زبان طبیعی nlp در بهترین دانشگاه های داخل کشور و سایر نقاط جهان موفق به کسب رزومه ای درخشان در انجام پروژه پردازش زبان طبیعی nlp گردیده است که ضامن کیفیت در انجام پروژه هاست.برای سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی nlp میتوانید از طریق واتس اپ یا تلگرام با شماره اقدام نمایید.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

آیدی تلگرام ما جهت ثبت سفارش @ می باشد.همین حالا سفارش دهید.
پردازش زبان طبیعی nlp:

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) که به اختصار NLP نیز نامیده می‌شود، روشی است برای درک زبان انسانی برای رایانه؛ این علم یکی شاخه‌های دانش هوش مصنوعی محسوب می‌شود و به رایانه‌ها کمک می‌کند تا با آگاهی از چگونگی استفاده بشر از زبان، زبان انسانی را درک کند. پردازش زبان طبیعی یک دانش پیچیده و دشوار است؛ با این‌حال تاکنون پیشرفت‌های بسیاری در این زمینه حاصل شده است که نتیجه کار و زحمات بسیاری از دانشمندان هوش مصنوعی، زبان‌شناسان و کارشناسان علوم رایانه است.
چه پروژه هایی با پردازش زبان طبیعی nlp در همیارپیپر انجام میشود:

انجام پروژه های کمک آموزشی پردازش زبان طبیعی nlp

انجام پروژه های تحقیقاتی پردازش زبان طبیعی nlp

انجام پروژه های پایانی پردازش زبان طبیعی nlp

انجام پروژه های تجاری پردازش زبان طبیعی nlp

…
پروژه های دیگری که قابل انجام است.

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های ترجمه

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های مهندسی کامپیوتر

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های لاتکس
زمان بندی پروژه پردازش زبان طبیعی nlp در همیارپیپر چگونه است؟

زمان بندی پروژه پردازش زبان طبیعی nlp توسط کارفرما تعیین می گردد.ممکن است پروژه پردازش زبان طبیعی nlp 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 پردازش زبان طبیعی nlp کمی بیشتر از پروژه هایی با زمان بیشتر تعیین می گردد.اگر پروژه شما چند مرحله ای باشد و بصورت زمانبندی شما پروژه پردازش زبان طبیعی nlp 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 زبان طبیعی nlp و بررسی اولیه چقدر است؟

هزینه سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی nlp 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.
نحوه قیمت گذاری سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی nlp من چگونه است؟

قیمت گذاری پروژه پردازش زبان طبیعی nlp شما براساس سختی کار و زمانی که صرف آن می شود و میزان فوری بودن آن تعیین می گردد.قیمت گذاری کار شما توسط ده ها مجری متخصص انجام می شود و بهترین قیمت به شما ارائه می گردد.
بررسی و قیمت گذاری پروژه پردازش زبان طبیعی nlp من چقدر زمان خواهد برد؟

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

بررسی پروژه پردازش زبان طبیعی nlp شما نهایتا ۵ ساعت طول خواهد کشید.اگر پروژه شما یک پروژه بزرگ باشید ممکن است این زمان به ۲۴ ساعت افزایش یابد.اما قالبا زمان بررسی و قیمت دهی زیر ۵ ساعت می باشد.اگر پروژه فوری دارید که نیاز به بررسی سریعتر دارد به پشتیبانی اعلام کنید تا سریعتر اقدام شود.
نحوه سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی nlp:

برای سفارش انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی nlp میتوانید از طریق واتس اپ و تلگرام در ما انجام دهید.
انجام پروژه nlp ⭐ ارائه خدمات انجام پروژه با الگوریتم nlp ، انجام پروژه های nlp با متلب ، سفارش پروژه nlp با پایتون خود را به صدها متخصص حرفه ای متلب پروژه و با کیفیت عالی سفارش خود را تحویل بگیرید.

ما چه نوع پروژه های nlp رو میتوانیم انجام بدهیم ؟
انجام پروژه دانشجویی nlp
انجام پروژه هوش مصنوعی nlp
انجام پروژه nlp با متلب
انجام پروژه nlp با پایتون

nlp چیست ؟

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.

خدمات مشابه در زمینه انجام پروژه

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های شناسایی الگو

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های شبکه عصبی

انجام پروژه های شبیه سازی

انجام پروژه گمز

انجام پروژه های یادگیری عمیق

انجام پروژه های متن کاوی

به متخصص پروژه nlp مراجعه کنید

در سالیان اخیر سایت های بسیار در حوزه nlp در حال فعالیت هستند که اصلا فعالیت مناسبی ندارند ما به شما در متلب پروژه اطمینان خاطر میدهیم معتبرترین سایت nlp را انتخاب کرده اید.

نحوه انجام سفارش پروژه در موسسه متلب پروژه

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    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.

 

نحوه سفارش پروژه nlp به چه صورت می باشد ؟

برای ثبت سفارش انجام پروژه های nlp خود میتوانید در تمام طول شبانه روز با کارشناسان متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران ما پاسخ گوی آنلاین به سوالات کاربران می باشند همچنین میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش اقدام به سفارش نمایید برای درخواست فوری پروژه هم از طریق تلگرام یا واتس آپ میتوانید توضیحات کامل پروژه موردنظر خود را برای ما ارسال کنید.

زمان پروژه nlp به چه صورت است ؟

نحوه زمان دهی برای انجام پروژه nlp با توجه به وقت و زمانی که خوده کاربر تعیین میکند تنظیم شده و این موضوع به اطلاع مجری انجام کار خواهد رسید مجری موظف است که در زمان تعیین شده سفارش را آماده و ارسال نماید در برخی از سفارشات ارسالی ممکن است با توجه به پیچیدگی و سنگینی پروژه زمان بیشتری صرف شود که این موضوع به اطلاع مشتریان محترم خواهد رسید در صورت موافقت نسبت به ادامه فرآیند پروژه اقدام خواهد شد.

نحوه قیمت گذاری پروژه nlp به چه صورت است ؟

پس از این سفارش انجام پروژه nlp را برای گروه متلب پروژه ارسال شد کارگروه های تخصصی مربوط به سفارش پروژه موردنظر شروع به بررسی دقیق و کارشناسی نموده و مجموعه قیمت های اعلام شده جمع آوری میشود از میان تمامی قیمت ها اعلام شده کمترین قیمت که توسط مجریان اعلام شده خدمت مشتری اعلام میشود یکی از تفاوت های اصلی متلب پروژه با سایر موسسات مشابه همکاری با 200 استاد حرفه ای می باشد.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

اطمینان از کیفیت پروژه nlp به چه صورت است ؟

با توجه به تجربه 7 ساله متلب پروژه در انجام پروژه nlp و بهره گیری از ممتاز ترین کارشناسان این حوزه توانسته ایم بالاترین کیفیت و رضایت مندی در انجام پروژه کسب نماییم متلب پروژه با آموزش کامل حین پروژه شما را تمامی سایت ها و موسسات مشابه بی نیار خواهد کرد قیمت مناسب به همراه کیفیت عالی همواره از اصلی ترین رسالت های کاری متلب پروژه بوده است.انجام پروژه پردازش زبان طبیعی

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه پردازش زبان طبیعی ، ارائه خدمات انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی با متلب و پایتون ، سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی (natural language processing) خود را به صدها متخصص حرفه ای متلب پروژه بسپارید و با کیفت عالی سفارش خود را تحویل بگیرید.

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی (natural language processing) که به اختصار NLP خوانده می شود، یکی از شاخه های هوش مصنوعی است که به کامپیوترها در درک و فهم زبان انسان کمک می کند. زبان طبیعی همان زبانی است که انسان ها از طریق آن با یکدیگر صحبت می کنند. ما انسان ها به راحتی با همدیگر ارتباط برقرار می کنیم و منظور یکدیگر را می فهمیم اما کامپیوترها توان فهم و پردازش این زبان را ندارند. شما به عنوان یک انسان می توانید با زبان های مختلفی مانند اسپانیایی، چینی، انگلیسی  با دیگر انسان ها ارتباط برقرار کنید. ولی زبان ماشین برای انسان نامفهوم است و این ارتباطات با صفر و یک ها انجام می شود. در نتیجه راهی برای پردازش زبان انسان باید وجود داشته باشد که همان پردازش زبان طبیعی نام دارد. پردازش زبان طبیعی، علم جدیدی نیست و با توجه به اهمیت ارتباط انسان با ماشین و همچنین افزایش قدرت پردازش و الگوریتم های پیشرفته به سرعت در حال رشد است.

ما چه نوع پروژه های پردازش زبان طبیعی را میتوانیم انجام بدهیم ؟

انجام پروژه با نرم افزار پردازش زبان طبیعی

انجام پروژه دانشجویی پردازش زبان طبیعی

انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با متلب

انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با پایتون

انجام پروژه پردازش زبان طبیعی

لزوم استفاده از متلب در یادگیری پردازش زبان طبیعی

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

پردازش زبان طبیعی یکی از جدیدترین متدهای کاری در حوزه هوش مصنوعی می باشد در این حوزه با استفاده از تفهیم ادراک زبان به ماشین های یادگیری میتوان تمامی فعالیت های مانند صحبت کردن ، ادا کردن و دستورات صوتی را به صورت خودکار انجام داد پردازش زبان طبیعی برای مدل سازی و درک بهتر مدل نیاز به ابزارهایی برای این کار دارند که نرم افزار متلب از بهترین آنها می باشد متلب با داشتن رابط کاربری قوی و همچنین استفاده از کتابخانه های NLP میتواند یک شبیه سازی حرفه ای برای کاربران و متخصصان حوزه پردازش زبان طبیعی باشد برای استفاده از روش های پردازش زبان طبیعی در متلب کافی ست داده های خود را که به صورت صدا می باشد را وارد نرم افزار کرده و با استفاده از الگوریتم های پردازشی شروع به تجزیه و تحلیل و همچنین یادگیری شبکه نمایید هر چه تعداد داده های ورودی بیشتر شبکه آموزش دیده شده در فهمیدن زبان انسان بهتر کار خواهد کرد.

خدمات مشابه در متلب پروژه

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه هوش مصنوعی

انجام پروژه های یادگیری ماشین

انجام پروژه های پردازش سیگنال

انجام پروژه های شبکه عصبی

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پردازش تصویر

انجام پروژه های منطق فازی

 

انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با قیمت مناسب

پردازش زبان طبیعی شاخه ای از هوش مصنوعی می باشد که با استفاده از الگوریتم های هوش رفتار و مدل ادراکی زبان انسان را درک نماید در حقیقت پردازش زبان طبیعی باعث میشود تا متن ها و کلمات گفتاری را به همون صورتی که انسان درک میکند به همان صورت درک نماید یکی از دلایل اهمیت پردازش زبان طبیعی برای مشاغل این است که می‌توان از آن برای تجزیه‌وتحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی، مانند نظرات کاربران رسانه‌های اجتماعی، نقدهای آنلاین، گزارش‌های خبری و غیره، استفاده کرد یکی از ویژگی های پردازش زبان طبیعی در شناسایی کلمات پرتکرار در بازشناسی گفتار مانند تایپ اتوماتیک ، پردازش داده های متنی پر تکرار است.

 

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

کاربردهای پردازش زبان طبیعی در چیست ؟

قابلیت ارتقاء شیوه های یادگیری زبان طبیعی به کمک پردازش زبان طبیعی .

توانایی استفاده از پردازش زبان طبیعی از بازاریابی اطلاعاتی

استفاده از پردازش زبان طبیعی در حوزه بهداشت و درمان و کمک یار پزشک بودن

توانایی استفاده از پردازش زبان طبیعی در ارتقای نیازهای مشتریان بانکی

قابلیت استفاده در طراحی سیستم های پاسخ گویی آنلاین

 

به متخصص پروژه پردازش زبان طبیعی مراجعه کنید

در سالیان اخیر سایت های بسیار در حوزه پردازش زبان طبیعی در حال فعالیت هستند که اصلا فعالیت مناسبی ندارند ما به شما در متلب پروژه اطمینان خاطر میدهیم معتبرترین سایت پردازش زبان طبیعی را انتخاب کرده اید.

نحوه انجام سفارش پروژه در موسسه متلب پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه پردازش زبان طبیعی توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه پردازش زبان طبیعی 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 پردازش زبان طبیعی توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

نحوه سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی به چه صورت می باشد ؟

برای ثبت سفارش انجام پروژه پردازش زبان طبیعی خود میتوانید در تمام طول شبانه روز با کارشناسان متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران ما پاسخ گوی آنلاین به سوالات کاربران می باشند همچنین میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش اقدام به سفارش نمایید برای درخواست فوری پروژه هم از طریق تلگرام یا واتس آپ میتوانید توضیحات کامل پروژه موردنظر خود را برای ما ارسال کنید.

زمان پروژه پردازش زبان طبیعی به چه صورت است ؟

نحوه زمان دهی برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با توجه به وقت و زمانی که خوده کاربر تعیین میکند تنظیم شده و این موضوع به اطلاع مجری انجام کار خواهد رسید مجری موظف است که در زمان تعیین شده سفارش را آماده و ارسال نماید در برخی از سفارشات ارسالی ممکن است با توجه به پیچیدگی و سنگینی پروژه زمان بیشتری صرف شود که این موضوع به اطلاع مشتریان محترم خواهد رسید در صورت موافقت نسبت به ادامه فرآیند پروژه اقدام خواهد شد.

نحوه قیمت گذاری پروژه پردازش زبان طبیعی  به چه صورت است ؟

پس از این سفارش انجام پروژه پردازش زبان طبیعی را برای گروه متلب پروژه ارسال شد کارگروه های تخصصی مربوط به سفارش پروژه موردنظر شروع به بررسی دقیق و کارشناسی نموده و مجموعه قیمت های اعلام شده جمع آوری میشود از میان تمامی قیمت ها اعلام شده کمترین قیمت که توسط مجریان اعلام شده خدمت مشتری اعلام میشود یکی از تفاوت های اصلی متلب پروژه با سایر موسسات مشابه همکاری با ۲۰۰ استاد حرفه ای می باشد.

اطمینان از کیفیت پروژه پردازش زبان طبیعی به چه صورت است ؟

با توجه به تجربه ۷ ساله متلب پروژه در انجام پروژه پردازش زبان طبیعی و بهره گیری از ممتاز ترین کارشناسان این حوزه توانسته ایم بالاترین کیفیت و رضایت مندی در انجام پروژه کسب نماییم متلب پروژه با آموزش کامل حین پروژه شما را تمامی سایت ها و موسسات مشابه بی نیار خواهد کرد قیمت مناسب به همراه کیفیت عالی همواره از اصلی ترین رسالت های کاری متلب پروژه بوده است.

هزینه انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با توجه به زمان آن چقدر است؟ چگونه از تضمین قیمت پروژه در متلب پروژه مطمئن شویم؟

هزینه انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با توجه به زمان و حجم پروژه متغیر است. با این وجود در متلب پروژه بهترین قیمت ممکن را با توجه به کیفیت انجام آن به شما ارائه می دهیم.

     شامل واژگان، هستان شناسی، پیکره های آموزش و آزمایش و دادگان محک ازجمله
    - فارس‌نت : وردنت فارسی
    - واژگان فارسواژه
    - هستانشناسی پردازش زبان طبیعی
    - پیکره بزرگ فارسی
    - پیکره بلاگ ها
    - مدلهای زبانی فارسی (مدل بزرگ چندتای کلمات، مدلهای جاسازی کلمات ...)
    - پیکره محک رفع ابهام معنایی فارسی
    - پیکره محک قطعه بندی فارسی
    - پیکره محک تحلیل ساختواژی و بن‌واژه‌یابی فارسی
    - پیکره محک تشخیص استلزام و تناقض فارسی
    - پیکره محک شباهت سنجی با آنالوژی
    - پیکره محک مدلهای جاسازی

    ۳- پردازشهای پایه ( سطح ۱ ) ( ابزار استپ وان ) شامل :
    - تشخیص زبان فارسی
    - قطعه بند ( توکنایزر ) جهت تقسیم متن به جملات و سپس به کلمات (توکن ها)
    - تحلیلگر ساختواژی، بن‌واژه یاب (ریشه یاب) و لم‌یاب جهت تشخیص ساختار ساختواژی کلمات و یافتن ریشه یا بن واژه کلمه
    - برچسب زن اجزاء کلام (POS tagger) جهت تعیین مقوله لغوی کلمات

    ۴- سرویس‌های پردازش های میانی زبان ( سطح ۲ ) مانند :
    - دسته بندی متون
    - تبدیل محاوره به رسمی
    - تشخیص طنز و توهین و .. (نوع گفتگو)
    - شباهت سنجی کلمات و جملات
    - شناسایی گر موجودیت های نامدار (NER) جهت شناسایی و تعیین نوع موجودیت های نامدار متن

    ۵- برنامه های کاربردی (سطح ۳) ازجمله :
    - نگار : ویرایش و اصلاح متون به جهت نگارش فارسی معیار مطابق دستورخط و معادلهای مصوب فرهنگستان
    - مهتاب : سامانه مشابهت سنجی و کشف تقلب متون فارسی
    - کیوسک : سامانه پرسش و پاسخ در حوزه آموزش و میز اطالاعات دانشکده مهندسی کامپیوتر
    - خبره یابی و منبع‌یابی : یافتن افراد خبره، سازمانهای حقوقی و انتشارات مرتبط با یک موضوع در حوزه پردازش زبان به منظور کمک به مجلات و کنفرانس ها در یافتن داور و دانشجویان و محققان در یافتن مرجع یا همکار در حوزه کاری مشترک
    - دستیار هوشمند موبایل جهت دریافت و اجرای دستورات کاربر موبایل
    - تحلیل احساسات و نظرات
    - ترجمه ماشینی
    - خلاصهسازی متون فارسی
    - تبدیل متن به تصویر

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

    ۶- طرح کلان و برنامه های جامع (سطح ۴) :
    پروژه جامع فعلی آزمایشگاه، "سامانه هوشمند ارتباط با مشتریان (سها)" است که هم‌اکنون به‌عنوان بخشی از طرح دانشکده هوشمند به‌صورت آزمایشی در دانشکده در حال توسعه، نصب و اجراست و .شامل ۵ زیرسامانه اصلی زیر می باشد.
    - تشخیص نوع گفتگو
    - گپ هوشمند (چت‌بات)
    - پرسش و پاسخ
    - تحلیل احساسات و نظرات کاربران
    - دستورپذیری و اجرای درخواست

استپ وان

STeP-۱: Standard Text preparation for Persian language

برای بسیاری از برنامه‌های پردازش زبان طبیعی لازم است تا مجموعه‌ای از پیش‌پردازش‌ها بر روی متن ورودی انجام گیرد تا متن به فرمت مناسبی برای پردازش‌های سطح بالاتر تبدیل شود. از جمله‌ی این پیش‌پردازش‌ها می‌توان به قطعه‌بندی، ریشه‌یابی اشاره کرد. کاربران پردازش‌های زبان طبیعی به واسطی یکپارچه و ساده برای پردازش‌های پایه بر روی متن نیاز دارند. ‌استپ وان یک بسته نرم‌افزاری شامل پردازش‌های پایه‌ی برروی زبان فارسی است. این بسته شامل قطعه‌بند و ویرایش‌گر متون فارسی، ریشه‌یاب و تحلیل‌گر ساخت واژی است. این نرم‌افزار به زبان سی شارپ نوشته شده است. زیر سیستم های نرم افزار تحلیل متن استپ وان را می توان به صورت زیر تشریح کرد.

زیرسیستم قطعه‌بند : این زیرسیستم متن را به کلمات و جملات تشکیل‌دهنده‌اش تجزیه می‌کند. در این سیستم فاصله‌ها و نیم فاصله‌ها بین کلمات فارسی تصحیح می‌شود. همچنین این سیستم، متن را تا حدی بر اساس اصول نگارشی فرهنگستان زبان و ادب فارسی ویرایش می‌کند.
زیرسیستم ریشه‌یاب : این زیرسیستم قادر به ریشه یابی تمام کلمات تصریفی، تعدادی از کلمات اشتقاقی و تحلیل ساختواژی آن‌هاست.

استپ وان یک API است که در اختیار کاربران تخصصی پردازش زبان فارسی قرار می‌گیرد.نسخه جدید و نسخه قبلی استپ وان و راهنمای آن از طریق لینک های مقابل دسترسی داشته باشید.                          ‌نسخه جدید     ‌نسخه قبلی     ‌راهنما
فارس‌نت

‌فارس‌نت‌ نخستین ، دقیقترین و بزرگترین وردنت فارسی است که در آزمایشگاه پردازش زبان طبیعی دانشگاه شهید بهشتی و با حمایت مرکز تحقیقات مخابرات ایران توسعه یافته است. آخرین نسخه فارس‌نت (نسخه ۳) دارای بیش از ۱۰۰ هزار مدخل واژگانی (واژه یا عبارت) است که در حدود ۴۰ هزار مجموعه ترادف جا گرفته اند. برای هر مدخل حداقل یک معنی تعریف شده و هر معنی در یک و فقط یک مجموعه ترادف شرکت می کند. کلیه مجموعه‌های ترادف یا در سلسله مراتب شرکت می کنند و یا به عنوان سرگروه معرفی می شوند. درضمن هر مجموعه ترادف یا حداقل یکی از اعضا آن در حداقل یک رابطه غیر سلسله مراتبی شرکت نموده است. همچنین هر مجموعه ترادف در صورت امکان به مجموعه ترادف نظیر در وردنت ۳,۰ پرینستون نگاشت شده است.
واژه یار

یافتن معادل فارسی واژگان بیگانه یکی از دغدغه‌های پژوهشگران می‌باشد، از آنجایی که این معادل فارسی باید رسا، منطقی و تاحدممکن مورد قبول عام باشد، نیاز است جست‌وجوی معادل، ثبت و تصویب آن در سامانه‌ای جمع‌سپاری شده باشد.
واژه یار‌ سامانه‌ای است که پژوهشگران می‌توانند واژه‌های بیگانه را با فیلترهای حوزه و انواع عبارات منظم جست‌وجو نمایند و به معادل‌های پیشنهاد شده، رأی مثبت یا منفی دهند، چراکه این رأی‌ها در پیشنهاد این معادل به عنوان معادلِ مصوب فرهنگستان زبان و ادب فارسی مؤثر خواهد بود‌. پنل مدیریت این سامانه جهت استفاده افراد با دسترسی ویژه به گونه‌ای طراحی و پیاده‌سازی شده که کاربر را قادر می‌سازد: گروه‌های کاربری با امتیاز تصویب متفاوت تعریف کند و دسترسی کاربران ثبت‌نام شده و حوزه‌ها را مدیریت نماید، پیشینه‌ی جست‌وجوی ناموفق را مشاهده کند و همچنین واژگانی که معادل مصوب ندارند را ملاحظه کرده و درصورت نیاز با توجه به رأی افراد، معادل مصوب را بازبینی نماید. کاربر ثبت‌نام شده که دسترسی عادی دارد، می‌تواند لیست واژگان به سامانه بی افزاید و برای واژگان موجود معادل تعریف کند. واژگانی که توسط این کاربران تعریف می شود، پس از تایید کاربر با دسترسی ویژه در سامانه جهت استفاده عام قرار می‌گیرد.                          ‌نسخه ویندوز     ‌نسخه اندروید    
فرهنگ‌یار

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

‌فرهنگ‌یار ابزاری است برای تهیه فرهنگ جامع زبان فارسی، که به عنوان یک طرح ملی توسط فرهنگستان زبان و ادب فارسی در حال پیگیری است. این فرهنگ بر اساس انتخاب گزیده‌هایی از متون منتخب زبان فارسی، از دوران و گونه‌های مختلف، در حال تهیه است. فرهنگ‌یار ضمن ارائه امکان نگهداری این مجموعه عظیم متون منتخب و جستجو در آن، امکان فرهنگ‌نگاری بر اساس شیوه‌نامه مفصل و پیچیده فرهنگ‌نویسی، تدوین‌شده در گروه فرهنگ‌نویسی فرهنگستان زبان و ادب فارسی، را فراهم آورده است؛ که دامنه‌ای از تعریف مدخل‌ها، جریان کاری ویراستاری آنان، مدیریت و جستجو در مدخل‌ها، مدیریت کاربران، و ارائه نسخه قابل‌چاپ از فرهنگ در قالب فایل MS Word را شامل می‌شود.

همچنین از آنجایی که این نرم‌افزار تحت وب می‌باشد؛ امکان مشارکت فرهنگ‌نویسان از هر نقطه‌ای از جهان را برای فرهنگستان ممکن می‌سازد. برابر برآوردهای صورت گرفته به نظر می‌رسد این نرم‌افزار با ویژگی‌های پیاده‌سازی شده آن، یک نمونه ابزار بی‌نظیر فرهنگ‌نویسی است که برای زبان فارسی ایجاد شده است.
مهتاب

در عصر شبکه جهانی وب، جستجوی اطلاعات به سادگی با استفاده از موتورهای جستجو و پایگاه داده های برخط انجام می شود. اگر چه این امر در اشتراک گذاری و انتشار دانش، نقش بسزایی داشته است اما در عین حال حفاظت از حق مالکیت در مقابل سوء استفاده ها را نیز دشوارتر می کند. سیستم های کشف تقلب یا مشابهت یاب اسناد، سعی به کشف این نوع سوء استفاده‌ها را دارند. سیستم مهتاب از جمله پروژه هایی است که در زمینه کشف تقلب در اسناد علمی، در آزمایشگاه پردازش زبانهای طبیعی دانشگاه شهید بهشتی تعریف شده است.

پروژه مهتاب یک سیستم مشابهت یاب روی اسناد علمی حوزه برق و کامپیوتر است. این سیستم اسناد پرس و جو را با پایگاه داده ای متشکل از بیست هزار مقاله و پایان نامه های حوزه برق و کامپیوتر مورد مقایسه قرار‌می دهد و اسناد پایگاه داده را بر اساس میزان شباهتشان به سند پرس و جو رتبه بندی کرده و به کاربر نمایش‌ می دهد. علاوه بر اینکه سیستم درصد شباهت کلی هر سند پرس وجو با شند منبع را تعیین ‌می کند همچنین قادر به نمایش محل دقیق مشابهت بین دو سند و تعیین درصد این شباهت بصورت مستقل‌می باشد. در این سیستم تصاویر اسناد نیز مورد مقایسه قرار‌می گیرد و در تعیین درصد کلی شباهت اسناد تأثیرگذار خواهند بود. سیستم مهتاب در حال حاضر قادر به شناسایی انواع کپی برداری های دقیق، کپی برداری با تغییرات و برخی تکنیک های دستکاری متن مانند درج و حذف جملات، تقسیم و تلفیق جملات، جابجایی و جایگزینی کلمات با مترادف هایشان‌می باشد. سیستم مهتاب مبتنی بر روش‌های بازیابی اطلاعات است و این امر سبب شده سیستم قادر به اجرا روی پایگاه داده‌های با حجم انبوه نیز باشد. این سیستم اکنون قادر به پشتیبانی از زبان‌های فارسی و انگلیسی است و مشابهت یابی بین زبانی برای زبان‌های فارسی و انگلیسی از چشم‌اندازهای متصور برای سیستم مهتاب خواهد بود.
خبره یابی

مسئله‌ی خبره‌یابی یکی از چالش‌برانگیزترین مسائل کنونی در حوزه‌های مختلف علوم کامپیوتر از جمله حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی است. این مسئله به بررسی خبرگی‌های افراد برای تعیین بهترین کاندیدهای موقعیت‌های شغلی مختلف در کسب‌وکارها یا محیط‌های علمی-پژوهشی می‌پردازد. در اصل، هدف از چنین سیستم‌هایی برقراری ارتباط بین افراد واجد شرایط و حوزه‌های خبرگی مختلف است.

سیستم خبره‌یابی‌ آزمایشگاه پردازش زبان طبیعی، به منظور یافتن منابع خبرگی مختلف در حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی آماده شده است. این سیستم با استفاده از تکنولوژی‌های وب معنایی، نظیر هستان‌شناسی‌های خاص دامنه، با توجه به پرس‌وجوهای دریافتی از کاربر نهایی سیستم منابع مرتبط با پرس‌وجو را به صورت رتبه‌بندی شده ارائه می‌دهد.

هستان‌شناسی «پردازش زبان طبیعی» به جهت استفاده در این سامانه و بهبود نتایج نهایی این سیستم تهیه شده است. این هستان‌شناسی مجموعه‌ی کاملی از عبارات و اصطلاحات مرتبط با این حوزه را با ویژگی‌ها و روابط مختلفی که با یکدیگر دارند، ارائه می‌دهد. تحقیقات نشان می‌دهند استفاده از چنین مدل مفهومی‌ای در حل مسئله‌ی خبره‌یابی باعث بهبود نتایج ارائه شده به نسبت سایر سیستم‌های خبره‌یاب موجود شده است. این سیستم شامل سه بخش زیر می‌باشد:

رتبه‌بندی مقالات  :  ‌ لیستی مرتب شده از مقالات مرتبط با پرس‌وجوی درخواستی را با توجه به اطلاعاتی که از مقالات در دسترس هستند، ارائه می‌دهد.
رتبه‌بندی خبرگان حقیقی  :  ‌ لیستی مرتب شده از نویسندگان مرتبط با پرس‌وجوی درخواستی را با توجه به اطلاعات پروفایل و هم‌چنین مقالات آن‌ها ارائه می‌دهد.
رتبه‌بندی خبرگان حقوقی  :  ‌ لیستی مرتب شده از دانشگاه‌های جهان مرتبط با پرس‌وجوی درخواستی را با توجه به اطلاعات پژوهشگران و دانشجویان این دانشگاه‌ها ارائه می‌دهد.
تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات (گاهی اوقات به عنوان نظرکاوی یا عقیده کاوی یا هوش مصنوعی احساسات شناخته می‌شود) به استفاده از پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل متن، زبان‌شناسی محاسباتی، و بیومتریک به شناسایی سیستماتیک، استخراج، سنجش کمیت، و مطالعه حالات مؤثر و اطلاعات ذهنی اشاره دارد. تجزیه و تحلیل احساسات به طور گسترده‌ای در موارد صدای مشتری مانند بررسی و پاسخ نظر سنجی، آنلاین و رسانه‌های اجتماعی و در موارد مراقبت بهداشت برای کاربردهایی از بازاریابی تا خدمات به مشتریان برای پزشکی اعمال می‌شود.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

سامانه تجزیه و تحلیل احساسات به تعیین نگرش یک سخنران، نویسنده، یا موضوع دیگر با توجه به برخی از موضوع یا قطبیت متن کلی یا واکنش احساسی به یک سند، تعامل، یا رویداد کمک می‌کند. نگرش ممکن است یک قضاوت یا ارزیابی (نظریه ارزیابی را ببینید)، حالت مؤثر (احساس نویسنده یا سخنران)، یا ارتباط عاطفی باشد. (اثر عاطفی در نظر گرفته شده توسط نویسنده یا مخاطب).
نگار

نگار یک سامانه نگارش فارسی معیار و یک افزونه بر ویرایشگر MS-Word است. هدف این سیستم اشکال‌زدایی از متون فارسی و تبدیل متون به استاندارد فرهنگستان زبان و ادب فارسی است. این سامانه به زبان سی شارپ نوشته شده است. این سامانه به ویرایشگر word مایکروسافت اضافه شده و امکان ویرایش متون فارسی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. نگار یک افزونه برای نرم افزار Word است که در اختیار کاربران عادی برای ویرایش متون فارسی قرار می‌گیرد. این افزونه دارای چهار بخش اصلی می‌باشد:
       -  استانداردسازی
       -  ویرایش و اصلاح فاصله‌گذاری بین کلمات متن
       -  اصلاح علائم نگارشی
       -  تبدیل اعداد
       -  اعداد غیرفارسی به فارسی
       -  اعداد رقمی به حرفی

‌نسخه ۳۲ بیتی         نسخه ۶۴ بیتی
فارس‌واژه

فارس‌واژه مجموعه‌ای از کلمات زبان فارسی است که از ترکیب کلمات زایا، فارس‌نت، فرهنگ املائی و تعدادی از کلماتی که به صورت دستی وارد و ویرایش شده‌اند، تشکیل شده است. این مجموعه شامل حدود ۷۲ هزار کلمه است و به همت دانشجویان آزمایشگاه پردازش زبان طبیعی دانشگاه شهید بهشتی جمع‌آوری شده است. هر کلمه دارای صورت نوشتاری، صورت آوایی، برچسب مقوله‌ی نحوی، فرکانس، صورت صحیح نوشتاری بودن/نبودن، مرکب بودن/نبودن، مشتق بودن/نبودن، شکل مفرد کلمه در صورت جمع مکسر بودن، می‌باشد.



خلاصه‌ساز

با رشد روزافزون مستندات متنی در وب، انتخاب اطلاعات مطلوب در زمان محدود کار مشکلی است. با استفاده از ابزارهایی نظیر خلاصه‌سازها، می‌توان این حجم انبوه اطلاعات را با تولید خلاصه پیش‌نویس‌ مدیریت نمود. روش خلاصه‌سازی پیشنهاد شده شامل سه مرحله پیش‌پردازش، پردازش و تولید خلاصه برای متون خبری می‌باشد.

۱- مرحله پیش‌پردازش مرحله پیش‌پردازش شامل قطعه‌بندی (تشخیص محدوده جملات و کلمات)، حذف ایست‌واژه‌ها یا هرزواژه‌ها، شناسایی مقادیر عددی و اسامی خاص، ریشه‌یابی با استفاده از استپ وان و استخراج اطلاعات معنایی مورد نیاز از فارس‌نت می‌باشد.

۲- مرحله پردازش در مرحله پردازش امتیاز ویژگی برای هر جمله ورودی با استفاده از هشت ویژگی ظاهری موجود در متن و امتیاز شباهت و ارتباط برای هر زوج جمله با اعمال اطلاعات استخراج شده از فارس‌نت محاسبه می‌گردند. سپس جملات در سه نوع خوشه اصلی‌ حاوی جملات مشابه، جملات مرتبط و جملات هم وقوع خوشه‌بندی می‌شوند.

۳-مرحله نهایی در مرحله نهایی خلاصه با گزینش جملات از خوشه‌ها به دو روش "امتیاز ویژگی" یا "تعداد جملات مشابه و مرتبط" تولید می‌شود.
ترجمه ماشینی

ترجمه ماشینی از حوزه های پرکاربرد پردازش زبان طبیعی است که به دلیل ابهامات و پیچیدگی قواعد زبان طبیعی در زبان مبداء و مقصد با مشکلات زیادی روبرو بوده است. البته کارایی ترجمه ماشینی به کارایی پردازش های پایه ای زبان طبیعی مورد استفاده در آن نیز بستگی دارد. ترجمه ماشینی به طور معمول با مفهوم ترجمه یک نوشتار از زبان مبداء به مقصد مطرح می شود. ترجمه گفتار به گفتار با ترکیب مولفه های تبدیل گفتار به نوشتار و نوشتار به گفتار با ترجمه نوشتاری قابل انجام است.

دو گرایش کلی مبتنی بر قاعده و مبتنی بر پیکره در ترجمه ماشینی وجود دارد. در گرایش مبتنی بر قاعده با مطالعات زبانی، پایگاهی از قواعد برای ترجمه ایجاد می شود که به طور معمول پوشش کافی ندارند. همچنین ممکن است، جملات ترجمه شده روان نباشند.در گرایش مبتنی بر پیکره، دانش زبانی مورد نیاز برای ترجمه به صورت ماشینی از پیکره موازی استخراج می شود. پیکره موازی حاوی میلیون ها جمله معادل به دو زبان مبداء و مقصد است.

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

روش ترجمه آماری در گرایش مبتنی بر پیکره از اوائل دهه نود مورد توجه قرار گرفته است و بیشتر تحقیقات اخیر نیز درباره این روش است. در این روش با یادگیری احتمالات مختلف از پیکره زبانی، جمله خروجی دارای بیشترین احتمال تولید می شود. محصول حاضر یک مترجم آماری فارسی به انگلیسی است که با استفاده از پیکره میزان با حدود یک میلیون جمله در دامنه ادبیات کلاسیک آموزش داده شده است. در مدل آماری این مترجم سعی شده است که تفاوت ترتیب کلمات در دو زبان فارسی و انگلیسی آموزش داده شود.
پیکره ها و دادگان

انواع داده ها ( داده‌های متنی و غیرمتنی زبانی ) را به عنوان پیکره ها و دادگان می‌شناسیم. آزمایشگاه پردازش زبان طبیعی دانشگاه شهید بهشتی با هدف تسهیل دسترسی پژوهشگران این حوزه به منابع زبانی موجود در زبان فارسی، پیکره ها و دادگان تولید شده خود را با شرایط خاصی به اشتراک می¬گذارد. همچنین شما می توانید از طریق این پایگاه با تیم پژوهشی آزمایشگاه در تماس باشید. این تیم با سابقۀ موفق در تولید مجموعه داده‌های زبانی، آماده ارائه مشاوره و انجام سفارش‌های تولید داده است. لطفاً جهت مشاهده پیکره ها و دادگان اینجا کلیک نمائید.
ای پردازش زبان طبیعی شما عزیزان توسط بهترین مجریان پردازش زبان طبیعی کشور می باشد.شما در پلتفرم کافه پروژه میتوانید پروژه پردازش زبان طبیعی خود را بصورت آنلاین سفارش دهید و منتظر باشید تا بهترین مجریان سایت برای کار شما پیشنهاد قیمت دهند.راحتی کار در کافه پروژه این است که شما میتوانید پروژه پردازش زبان طبیعی خودتون رو بصورت مستقیم و با مجریان سایت در میان بگذارید.قابلیت چت آنلاین و پیام فوری در سایت ما به شما این امکان را می دهد که سریع بتوانید پروژه خود را به مجری مدنظر بسپارید و به دلیل تعامل دائمی با مجری یک کار با کیفیت پردازش زبان طبیعی NLP تحویل بگیرید.

 
همین حالا پروژه خودتون رو ایجاد کنید!
کافیه کلیک کنید و ثبت نام کنید...
معرفی پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) یا به اختصار، NLP، یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که به تعاملات بین رایانه و انسان، از طریق زبان طبیعی می‌پردازد. هدف غایی NLP، خواندن، رمزگشایی، فهم و درک زبان انسان با روشی ارزشمند است.

 

انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی

در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه پردازش زبان طبیعی NLP  به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود نمایید.
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی

در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه پردازش زبان طبیعی NLP  به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.

سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود نمایید.
کافه پروژه، بزرگترین سایت انجام پروژه پردازش زبان طبیعی به  صورت آنلاین و فریلنسری

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه پردازش زبان طبیعی نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها  نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص پردازش زبان طبیعی مشغول به کارند که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز می توانند انجام پروژه پردازش زبان طبیعی خود را به یکی از این مجریان بسپارند.

 
کافه پروژه؛رابط تقاضا و اجرا در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی

در این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه پردازش زبان طبیعی سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی دریافت کنید و همزمان  میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش پردازش زبان طبیعی خود، انتخاب کنید

بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های پردازش زبان طبیعی هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده پردازش زبان طبیعی آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید.

 
سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس پردازش زبان طبیعی NLP شما کمک میکند

افراد زیادی به عنوان فریلنسر پردازش زبان طبیعی در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.

لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه پردازش زبان طبیعی دارید، افراد متخصص پردازش زبان طبیعی NLP در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.

 
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی، با ما داشته باشید؟

۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه پردازش زبان طبیعی شما وجود ندارد؛از نوشتن یه برنامه کوچک پردازش زبان طبیعی تا انجام سفارش پروژه های نرم افزاری بزرگ و پیچیده را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.

۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه  وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه پردازش زبان طبیعی بصورت متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارش پردازش زبان طبیعی در هر زمینه، انتخاب کنید.

۳-هزینه های مناسب پروژه پردازش زبان طبیعی NLP و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن

 
چگونه به عنوان کارفرمای پروژه پردازش زبان طبیعی NLP، فعالیت خود را آغاز کنم؟

    ابتدا پروژه  پردازش زبان طبیعی خود NLP را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه پردازش زبان طبیعی ، فریلنسر ها برای انجام پروژه پردازش زبان طبیعی شما درخواست ارسال میکنند
    با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر پردازش زبان طبیعی NLP را انتخاب کنید.
    در طول انجام پروژه پردازش زبان طبیعی با فریلنسر در ارتباط باشید تا جزئیات کار به بهترین حالت ممکن، انجام شوند.
    بعد از تحویل پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود در صورت رضایت کامل از پروژه انجام شده، میتوانید عملیات پرداخت را به صورت آنلاین انجام دهید و کار شما به اتمام می رسد.
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP

پایاپروژه مفتخر است با سابقه ۵ ساله در انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی NLP، شما کاربران عزیز را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره ۰۹۱۰۸۷۶۰۲۸۶ تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید.
پایاپروژه چه پروژه های پردازش زبان طبیعی NLP را می تواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی با پایتون
    انجام پروژه های تحقیقی و مقاله ای پردازش زبان طبیعی
    هزینه مناسب انجام پروژه پردازش زبان طبیعی
    انجام پروژه های پردازش تصویر

معرفی پردازش زبان طبیعی NLP:

پردازش زبان طبیعی به صورت خلاصه شده {NLP} یکی از حوزه های اصلی و مهم در هوش مصنوعی و مهندسی کامپیوتر به حساب می آید.

به طور کلی منظور از پردازش زبان طبیعی استفاده از فناوری هایی است که به کمک آن بتوان بین کامپیوتر و زبان انسان تعامل و ارتباطی برقرار کرد تا کارها بین آنها به سریع شکل ممکن انجام پذیرد. عمده فعالیت NLP در دهه ۱۹۵۰ میلادی صورت پذیرفته است و این زبان تاکنون توانسته برای بسیاری از صفحات وب و بانک‌ های اطلاعاتی یا همان داده کاوی بسیار موثر و کارآمد باشد. همچنین دلایل محبوبیت این زبان را می توان اینگونه توصیف نمود: استفاده از تئوری‌ های محاسباتی مناسب از هرگونه زبان – و توانایی داد و ستد الگوریتم‌ها و داده‌ های موجود در رایانه……
ر زمینه های مشابه پردازش زبان طبیعی NLP:

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های پردازش تصویر
انجام پروژه های کمک درسی پردازش زبان طبیعی NLP:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه ۵ ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه ها به فعالیت خود بپردازد. ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به شما عزیزان ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست شما کاربران عزیز میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه پردازش زبان طبیعی NLP نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.
چرا پروژه پردازش زبان طبیعی NLP خود را به پایاپروژه بسپاریم ؟

موسسه پایاپروژه با داشتن تجربه ای ۶ ساله در انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP و همچنین با دارا بودن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی گزینه مطمئنی برای شما عزیزان جهت انجام پروژه های پردازش زبان طبیعی NLP می باشد، یکبار ما را امتحان کنید !
زمان و کیفیت انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP جه مدت است؟

بحث زمان در انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از انجام پروژه پردازش زبان طبیعی NLP مطمئن شوم؟

09367292276
[e-mail]
azsoftir.com
09367292276
09367292276
[e-mail]
azsoftir.com

کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید.
راه های ثبت سفارش پروژه پردازش زبان طبیعی NLP: