مدل‌های زبانی در پردازش زبان طبیعی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• توسعه مدل‌ها با استفاده از روش‌های یادگیری انتقالی
• نمایش دانش درباره تکنیک‌های پیش‌پردازش متن
• انجام تحلیل در سطح کلمه
• کاربرد روش‌ها در تحلیل معنایی در NLP

پیش‌نیازهای دوره

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون

توضیحات دوره

مدل‌های زبانی سنگ‌بنای پردازش زبان طبیعی (NLP) مدرن هستند و درک آن‌ها برای هر کسی که در این حوزه کار می‌کند، اهمیت زیادی دارد. این مدل‌ها پایه آماری چگونگی درک و تولید زبان انسان توسط سیستم‌های NLP را فراهم می‌کنند و احتمال توالی کلمات لازم برای انجام وظایفی مانند تولید متن، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار و اصلاح املایی را یاد می‌گیرند. سیستم‌های NLP مدرن، از جمله سیستم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق، به شدت بر مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده مانند BERT و GPT متکی هستند که با حجم بسیار زیادی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند تا الگوهای کلی زبان را بشناسند و سپس برای وظایف خاص تنظیم می‌شوند، که این امر عملکرد آن‌ها را به طرز چشمگیری بهبود می‌بخشد.

علاوه بر این، مدل‌های زبانی به سیستم‌های NLP این امکان را می‌دهند که فراتر از تطابق ساده کلمات کلیدی حرکت کنند و زمینه کلمات و جملات را درک کنند. این موضوع برای وظایفی که نیازمند درک عمیق‌تر معنایی هستند، مانند تحلیل احساسات، پاسخ به پرسش و خلاصه‌سازی متن، حیاتی است. تحقیقات در زمینه مدل‌های زبانی همواره مرزهای توانایی‌های NLP را گسترش می‌دهد و مدل‌های جدیدی با قابلیت‌های بهتر، مانند پنجره‌های متنی وسیع‌تر، بهینه‌سازی کارایی و توانایی‌های استدلالی بیشتر، توسعه می‌یابند. در نهایت، مدل‌های زبانی برای درک اصول بنیادی NLP، ساخت سیستم‌های پیشرفته و پیشبرد نوآوری‌های آینده ضروری هستند. تسلط کامل بر مدل‌های زبانی برای هر کسی که قصد کار با داده‌های زبان طبیعی و توسعه برنامه‌های زبان‌محور هوشمند را دارد، لازم و ضروری است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• پژوهشگران
• توسعه‌دهندگان مبتدی پایتون
• دانشجویان علوم کامپیوتر