تحلیل متن پیشرفته: مدل‌سازی موضوع و شناسایی موجودیت نام‌دار

آنچه یاد خواهید گرفت:

به عنوان روش اصلی ارتباط ما، متن ما را در کتاب‌ها، مقالات، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، نظرات، ایمیل‌ها و موارد دیگر احاطه کرده است. با استفاده از تحلیل متن، می‌توانیم بینش‌های معناداری از این داده‌ استخراج کرده و تصمیمات هوشمندانه‌ای (به عنوان مثال، از طریق تحلیل احساسات) بگیریم.

در این دوره، «تحلیل متن پیشرفته: مدل‌سازی موضوع و شناسایی موجودیت نام‌دار»، شما مهارت‌های تئوری و پیاده‌سازی عملی را برای اعمال تکنیک‌های مدل‌سازی موضوع پیشرفته و شناسایی موجودیت نام‌دار (NER) برای موارد استفاده در دنیای واقعی بدست خواهید آورد.

ابتدا، انگیزه و مفهوم استفاده از مدل‌سازی موضوع برای کشف الگوها و مضامین در متن را بررسی خواهید کرد. سپس، به پیاده‌سازی ریاضی و برنامه‌نویسی یک الگوریتم مدل‌سازی موضوع محبوب، تخصیص پنهان دیریکله (LDA)، عمیق‌تر خواهید پرداخت. سپس، یاد خواهید گرفت که چگونه NER را از جمله الگوریتم‌های آن مانند میدان‌های تصادفی شرطی، متدهای مبتنی بر ترانسفورمر و موارد دیگر پیاده‌سازی کنید. در نهایت، چگونگی ترکیب مدل‌سازی موضوع و NER برای تحلیل متون پیچیده و چگونگی استخراج بینش از نتایج را بررسی خواهید کرد.

پس از اتمام این دوره، مهارت‌ها و دانش ارزیابی و اعمال الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوع پیشرفته و شناسایی موجودیت نام‌دار مورد نیاز برای انجام تحلیل متن برای موارد استفاده خود را کسب خواهید کرد.