مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی در پایتون [2024]

آنچه یاد خواهید گرفت:

• pandas
• numpy
• seaborn
• matplotlib
• spaCy
• Lemmatization 
• توکنیزاسیون
• حذف کلمات توقف
• Case folding
• N-grams
• XGBOOST
• Word2vec
• skip-gram
• کیسه‌ی کلمات 
• قانون زیپف
• TF-IDF
• مهندسی ویژگی
• WordCloud
• خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• نمونه‌برداری
• حذف ویژگی‌های همبسته
• کاهش ابعاد
• متدهای درختی
• TextBlob
• keras

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه در برنامه‌نویسی پایتون
• آشنایی با دستکاری و تحلیل داده با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy و pandas در پایتون
• نیاز به تجربه قبلی در NLP نیست، اما علاقه‌مندی قوی به پردازش زبان و یادگیری ماشین توصیه می‌شود.

توضیحات دوره

پردازش زبان طبیعی (NLP) حوزه‌ای در حال تحول است که در تقاطع زبان‌شناسی، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی قرار دارد. این دوره معرفی جامعی بر NLP با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون ارائه می‌دهد که مباحث اساسی، تکنیک‌ها و ابزارهای تحلیل و پردازش داده زبان انسانی را پوشش می‌دهد.

در طول دوره، دانشجویان با استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند NLTK (Natural Language Toolkit) و spaCy و scikit-learn چگونگی انجام تسک های مختلف NLP را می‌آموزند. این تسک های شامل توکنیزاسیون، stemming ،lemmatization، تگ‌گذاری اجزای کلام، شناسایی نهادهای نام‌دار، تحلیل احساسات، طبقه‌بندی متن و مدل‌سازی زبان می‌شود.

دوره با مرور مفاهیم و تکنیک‌های اولیه NLP شروع می‌شود؛ مواردی مانند پیش‌پردازش متن، استخراج ویژگی و تبدیل متن به بردارهای عددی است. دانشجویان یاد می‌گیرند چگونه داده متنی را پاک‌سازی و آماده کرده، متن را به نمایش‌های عددی مناسب برای مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل کنند و با روش‌هایی مثل ابرکلمات و توزیع فرکانس، داده را مصورسازی کنند.

در ادامه مباحث پیشرفته‌تر پردازش زبان طبیعی مطرح می‌شود، از جمله تحلیل سینتکس و معناشناختی، تجزیه گرامری و تکنیک‌های تعبیه کلمات است. دانشجویان با تکنیک هایی برای تحلیل ساختار و معنای جملات و مدارک، مانند تجزیه وابستگی، تجزیه ساختاری و نقش‌یابی معنایی آشنا خواهند شد.

علاوه بر این، کاربردهای عملی NLP در حوزه‌های مختلف مانند بازیابی اطلاعات، پرسش و پاسخ، ترجمه ماشینی و توسعه چت‌بات بررسی می‌شود. دانشجویان می‌آموزند چگونه مدل‌های NLP را بر اساس داده واقعی بسازند، ارزیابی کنند و عملکرد آن‌ها را با معیارها و تکنیک‌های مناسب بسنجند.

در پایان دوره، دانشجویان درک محکمی از اصول و تکنیک‌های اساسی NLP خواهند داشت و توانایی به‌کارگیری آن‌ها در حل مسائل واقعی با پایتون را کسب می‌کنند. چه مبتدی باشید و چه برنامه‌نویس حرفه‌ای پایتون، این دوره دانش و مهارت‌های لازم برای شروع کار با داده زبان طبیعی و ساخت برنامه‌های هوشمند NLP را به شما می‌دهد.

سرفصل دوره:

مقدمه

• ساختار دوره
• چگونه از این دوره بهره‌مند شویم
• مروری بر پردازش زبان طبیعی

پیش‌پردازش متن

• تکنیک‌های توکنیزاسیون (سطح کلمه و جمله) و پیاده‌سازی آن‌ها
• عبارات منظم و پیاده‌سازی آن‌ها
• توکنایزر Treebank و پیاده‌سازی آن
• TweetTokenizer و پیاده‌سازی آن
• Stemming و پیاده‌سازی آن
• WordNet Lemmatizer و پیاده‌سازی آن
• spaCy Lemmatizer و پیاده‌سازی آن
• معرفی و پیاده‌سازی حذف کلمات توقف
• معرفی و پیاده‌سازی Case folding
• معرفی و پیاده‌سازی N-grams

نمایش متن

• معرفی Word2vec و پیاده‌سازی آن
• پیاده‌سازی skip-gram
• پیاده‌سازی کیسه کلمات 

چگونگی انجام متدهای استخراج ویژگی اولیه

• انواع داده چیستند؟
• تمرین پاکسازی متن و توکنیزاسیون
• چگونه با استفاده از keras و TextBlob توکنیزاسیون متن انجام دهیم؟
• جمع و مفرد کردن کلمات و ترجمه زبان
• استخراج ویژگی در پردازش زبان طبیعی چه مفهومی دارد.
• پیاده‌سازی استخراج ویژگی در پردازش زبان طبیعی
• معرفی قانون Zipf و پیاده‌سازی آن
• معرفی TF-IDF و پیاده‌سازی آن
• مهندسی ویژگی
• معرفی WordCloud و پیاده‌سازی آن

مروری بر spaCy و پیاده‌سازی

• معرفی spaCy
• پیاده‌سازی توکنیزاسیون
• پیاده‌سازی lemmatization 

پیاده‌سازی طبقه‌بندی متن

• معرفی یادگیری ماشین
• معرفی خوشه‌بندی سلسله مراتبی و پیاده‌سازی
• معرفی خوشه‌بندی K-means و پیاده‌سازی
• معرفی طبقه‌بندی متن و پیاده‌سازی
• معرفی متدهای درختی و پیاده‌سازی
• معرفی حذف ویژگی‌های همبسته و پیاده‌سازی
• معرفی کاهش ابعاد و پیاده‌سازی

روش آموزش:

• دوره به صورت ترکیبی از درس ها، نمایش‌ها، تمرین‌های عملی و پروژه‌های کاربردی ارائه می‌شود.
• دانشجویان به منابع آنلاین شامل اسلایدهای آموزشی، نمونه کدها و مطالب تکمیلی دسترسی خواهند داشت.
• جلسات مدرس محور با ماژول‌های یادگیری خودسر و بحث‌های گروهی همراه خواهد بود.

با ما در سفری به دنیای جذاب پردازش زبان طبیعی همراه شوید و امکانات بی‌پایان ساخت اپلیکیشن های هوشمندی که قادر به فهم و تعامل با داده زبان انسانی هستند را کشف کنید. هم‌اکنون در این دوره شرکت کنید و اولین قدم را در مسیر تسلط به فنون NLP با پایتون بردارید!

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• هر فردی که به هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق علاقه‌مند است.
• تحلیل‌گران داده‌ای که می‌خواهند در زمینه یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی پیشرفت کنند.
• افرادی که در برنامه‌نویسی مهارت زیادی ندارند اما علاقه‌مند به یادگیری و کاربرد ساده یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی روی داده هستند.
• داده‌کاوانی که می‌خواهند مهارت‌های AI خود را ارتقا دهند
• متخصصان هوش مصنوعی که می‌خواهند دامنه کاربردهای این حوزه را گسترش دهند.
• افرادی که می‌خواهند با استفاده از ابزارهای قدرتمند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، ارزش افزوده‌ای برای کسب‌وکار خود ایجاد کنند. کسانی که قصد دارند در شرکت‌های خودروسازی به عنوان داده‌کاو، مهندس یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی کار کنند.
• افرادی که از شغل خود راضی نیستند و می‌خواهند داده‌کاو شوند.
• برنامه‌نویسان، داده‌کاوان و پژوهشگرانی که علاقه‌مند به پردازش زبان طبیعی هستند.
• متخصصانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را توسعه داده و فرصت‌های شغلی جدید در زمینه NLP و حوزه‌های مرتبط را کشف کنند.
• دانشجویان و دانشگاهیان که می‌خواهند تکنیک‌ها و ابزارهای روز پردازش زبان طبیعی را بیاموزند و در پروژه‌های پژوهشی خود به کار ببرند.