دوره آموزشی پردازش زبان‌های طبیعی (NLP)

پردازش زبان‌های طبیعی (Natural Language Processing یا به اختصار NLP) علمی است که با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف، به ما امکان می‌دهد تا به طور خودکار و سیستماتیک، داده‌های متنی مانند کلمات، جملات و بیانیه‌ها را تجزیه و تحلیل کنیم و با استفاده از آن‌ها، مسائلی را حل کنیم.

برخی از کاربردهای پردازش زبان‌های طبیعی عبارتند از:

1- ترجمه‌ی متن: این یکی از اصلی‌ترین کاربردهای NLP است که به ما این امکان را می‌دهد که به طور خودکار و با کیفیت بالا، متن‌هایی را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنیم.

2- تشخیص احساسات: در این کاربرد، با استفاده از NLP می توان تا حد امکان، احساسات و نگرش‌های افراد را که در متن‌های آن‌ها به کار رفته، شناسایی و بررسی کرد.

3- پردازش گفتار: در این کاربرد، از NLP استفاده می‌شود تا بتوانیم متن‌هایی که بر اساس گفتار فرد نوشته شده‌اند، را تشخیص داده و به طور خودکار آن‌ها را تجزیه و تحلیل کنیم.

4- پاسخ به سؤالات: با استفاده از NLP می توانیم به تعداد زیادی از سؤالاتی که از ما برای جستجوی اطلاعات یا در صورت مناسب کسب دانش پرسیده می‌شود، پاسخ دهیم.

5- خلاصه‌سازی متون: در این کاربرد، از NLP استفاده می‌شود تا بتوانیم به طور خودکار و با کیفیت بالا، خلاصه‌ای از متون را برای سایر افراد تهیه کنیم که به دلایل مختلف، به نوشته‌ی کامل دسترسی ندارند.

6- پردازش زبان ماشین: در این کاربرد، ا با استفاده از NLP می توان کامپیوترها را به گویش انسانی نزدیک‌تر کرد و امکان برقراری ارتباط بین کامپیوترها و انسان‌ها را بهبود بخشید.

مجموعه پایتون کلینیک، با بهره مندی از اساتید بسیار توانمند که تجربه برگزاری دوره آموزشی پردازش زبان های طبیعی یا به انگلیسی (Natural Language Processing یا به اختصار NLP)  را هم به صورت خصوصی و هم بصورت عمومی و گروهی برای دانشگاه ها و سازمانهای متعددی دارد، این دوره و پیاده سازی آن در زبان برنامه نویسی پایتون را هم بصورت آنلاین و هم به صورت حضوری برگزار می کند.

در ادامه سرفصل هایی که در این دوره آموزشی ارائه می شوند را مشاهده خواهیم کرد.

1- آشنایی با پردازش زبان های طبیعی

1 – 1 – مشکلات مورد مواجه با پردازش زبان های طبیعی

1 – 2 – روش های اندازه گیری دقت سیستم های پردازش زبان طبیعی

2- توکن بندی (Tokenization)

2 – 1 – قطعه بندی ( Segmentation)

2 – 2 – توکن سازی کلمه (Word Tokenization )

2 – 3 – طراحی و آموزش توکن سایز کلمات ( Training Word Tokenizer)

3- عبارات منظم (Regular Expressions)

3 – 1 – معرفی قواعد عبارات منظم

3 – 2 – استفاده از عبارات منظم در پردازش زبان های طبیعی

4- پاک سازی و نرمال سازی متن

4 – 1 – Stop words

4 – 2 – Stemming

5- وردنت  (WordNet)

5 – 1 – مجموعه مترادف ها با معنای مشترک ( Synset)

5 – 2 –Lemma

5 – 3 – محاسبه شباهت بین کلمات 

6- فاصله ویرایشی و تصحیح خطاهای املایی

6 – 1 – محاسبه فاصله ویرایشی

6– 2 – تصحیح خطاهای املایی

6 – 3 – حذف حروف تکراری و اضافی کلمات

7- پیکره ها (Corpus)

7 – 1 – معرفی انواع پیکره ها

7– 2 – ساخت و استفاده از پیکره ها

8- مدل های زبانی یا n-gramها

9- تحلیل نحوی (Part of speech tagging)

10- Hazm

11- طبقه بندی متن (Text classification)

11 – 1 – کیسه کلمات (Bag of words)

11 – 2 – ناییو بیز (Naive Bayes)

11 – 3 – درخت تصمیم

12- پردازش احساسات (Sentiment analysis)

12 – 1 – استفاده از کلمات هم معنی

12 – 2 – استفاده از نفی به جای کلمات متضاد