طبقه بندی متن چیست؟
طبقه بندی خودکار متون از موارد کاربرد الگوریتم های یادگیری ماشینی در مبحث بازیابی اطلاعات میباشد که در حوزه پردازش زبان‌های طبیعی از جمله تحلیل‌های پراهمیت میباشد. به منظور درک بهتر از رده‌بندی متون (دسته بندی متون) میتوان به روند شناسایی رده یا طبقه یک متن ناشناخته مثال زد. یکی از مشکلات رایج امروز در علوم کتابخانهای و علوم کامپیوتری طبقه بندی اسناد میباشد. در طول 20 سال گذشته اسناد متنی دیجیتال به صورت تصاعدی رشد پیدا کردهاند. یکی از نتایج این رشد تصاعدی اهمیت پیدا کردن دسته بندی اسناد بر اساس محتوا میباشد. دسته بندی اسناد را میتوان به عنوان یکی از تکنیکهای متن کاوی در هوش مصنوعی دانست. متن کاوی، خود زیر مجموعهای از داده کاوی است که تمرکز آن بر استخراج داده های مفید و کشف دانش از داده های متنی میباشد. اما یک کامپیوتر نمی‌تواند زبانِ طبیعیِ محاوره‌ایِ ما را متوجه شود. برای همین نیاز است تا یک مجموعه عملیات بر روی این زبان طبیعی انجام شود تا بتوان آن را برای کامپیوتر قابل فهم کرد. بعد از آن میتوان از قدرتِ کامیپوتر در محاسبات و یادگیری ماشین استفاده کنیم تا اطلاعاتِ ارزشمندی را از میان این داده‌ها استخراج کنیم. متن كاوي يكي از زمينه هاي است كه به دنبال استخراج اطلاعات مفيد، از داده هاي متني بدون ساختار، به وسيله شناسايي و اكتشاف الگوها مي باشد. ايده اصلي متن كاوي، يافتن قطعات كوچك اطلاعات ازحجم زياد داده هاي متني، بدون نياز به خواندن تمام آن است. متن کاوی اطلاعات متنی غیرساخت یافته را استفاده می کند و آن را برای کشف ساختار و معناهای ضمنی پنهان در متن بررسی می کند. دسته بندی متن یکی از روش های آگاهانه ی یادگیری ماشین است که از آن برای برچسب زنی متن ها در یکی از دسته های مشخص استفاده می شود. در واقع دسته بندی به عمل جمع آوری اسناد متنی و پردازش آن ها برای کشف دسته ی مناسب شان گفته می شود. نظرکاوی، شناسایی زبان، یکی از کاربردهای دسته بندی متن هستند. در روش های مبتنی بر یادگیری ماشین یک طبقه بند متن، از روی مجموعه داده های برچسب گذاری شده آموزش می بیند. طبقه بندی احساسی مبتنی بر این روش می تواند به عنوان یک مسئله آموزش نظارت شده درنظر گرفته شود.
کاربردهای طبقه متن چیست؟
طبقه بندی متن در بسیاری از صنایع از جمله مراکز آموزشی، مراکز بهداشتی، کسب و کارها و شبکه های اجتماعی کاربرد دارد. در ادامه تعدادی از کاربردهای طبقه بندی متن را مورد بررسی قرار داده ایم:
- هوش تجاری
- تحلیل نظرات کاربران در شبکه های اجتماعی
- جلوگیری از جرایم اینترنتی
- فیلتر متن های اسپم
- تبلیغات شخصی سازی شده
- سرویس مراقبت از مشتریان
- طبقه بندی احساسات
- بازیابی متن
- پردازش زبان طبیعی
- تشخیص احساس در متن
- کمک به موتورهای جستجو
- توصیف متن
- سیستم های پرسش و پاسخ
- …
هدف از این دوره آموزشی:
هدف از این دوره آموزشی طبقه بندی متن فارسی و انگلیسی با یادگیری عمیق است. در این دوره طبقه بندی متن با استفاده از الگوریتم های شبکه عصبی و تکنیک های Deep Learning انجام می شود و به سرعت عملیات یادگیری و طبقه بندی متن را انجام می دهد. در این دوره عملی طبقه بندی متن با یادگیری عمیق در پایتون انجام می شود که با فیلم آموزشی کامل روند طبقه بندی متن تشریح و پیاده سازی می شود. مجموعه های داده ای معرفی می شوند و عملیات آموزش و تست شبکه انجام می شود. خروجی های حاصل از طبقه بندی متن روی هر یک از شبکه ها نشان داده می شود. پروژه قابلیت آموزش روی داده های دلخواه خودتان را دارد و می توانید عملیات طبقه بندی متن مورد نظر خود را با آن انجام دهید. ابتدا تئوری لازم برای طبقه بندی متن کامل بحث می شود و روش های آموزش شبکه عمیق گفته می شود و بعد در بخش عملی طبقه بندی متون فارسی و انگلیسی با کتابخانه های قدرتمند پایتون پیاده سازی می شوند. در این دوره ابتدا متن ورودی گرفته می شود و پیش پردازش های مختلفی برای اماده سازی آن انجام می شود. در ادامه با سه روش معتبر و مشهور از جمله: keras embedding و gensim و glove عملیات تبدیل متن به عدد ( word2vec) انجام می شود. بعد ویژگی های استخراج شده و عددی به عنوان الگوهای ورودی به شبکه عمیق داده می شود تا عملیات یادگیری صورت گیرد. می توانید هر دیتاستی را جایگزین دیتای فعلی کنید و عملیات دسته بندی متن مورد نظر خود را با آن انجام دهید. در نهایت مدل به صورت کامل براساس معیارهای مختلف ارزیابی می شود. بدون شک یکی از بهترین دوره های عمیق برای طبقه بندی متن می باشد که با زبان فارسی، ساده و روان توضیح داده شده است. امیدواریم که این آموزش از “بیگ لرن” هم مثل سایر آموزش ها مورد تایید و رضایت شما مخاطبان گرامی قرار گیرد.
بخش اول: مرور کامل روی پایتون
بخش دوم: طبقه بندی متون فارسی با یادگیری عمیق
بخش سوم: طبقه بندی متون انگلیسی با یادگیری عمیق
بخش چهارم: طبقه بندی متون عربی با یادگیری عمیق
بخش پنجم: تشخیص اخبار جعلی با یادگیری عمیق
موارد مرتبط
نظرات
برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.
قیمت 150,000 تومان
دکترای مهندسی کامپیوتر (گرایش هوش مصنوعی و رباتیکز) هستم. عمده فعالیت من در حوزه یادگیری عمیق، علم داده، پردازش تصویر و پردازش متن با زبان های برنامه نویسی پایتون و جاوا است.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.