پردازش زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های بااهمیت در حوزهٔ گستردهٔ علوم رایانه، هوش مصنوعی، که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنا بر این پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است. پس چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیق‌تر، پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند. در این صورت، با استفاده از آن می‌توان به ترجمهٔ زبان‌ها پرداخت، از صفحات وب و بانک‌های اطلاعاتیِ نوشتاری جهت پاسخ دادن به پرسش‌ها استفاده کرد، یا با دستگاه‌ها، مثلاً برای مشورت گرفتن به گفت‌وگو پرداخت.[۱] این‌ها تنها مثال‌هایی از کاربردهای متنوع پردازش زبان‌های طبیعی هستند
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
هدف اصلی در پردازش زبان طبیعی، ایجاد تئوری‌هایی محاسباتی از زبان، با استفاده از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده‌ای موجود در علوم رایانه است. بدیهی است که در راستای تحقق این هدف، نیاز به دانشی وسیع از زبان است و علاوه بر محققان علوم رایانه، نیاز به دانش زبان شناسان نیز در این حوزه می‌باشد. با پردازش اطلاعات زبانی می‌توان آمار مورد نیاز برای کار با زبان طبیعی را استخراج کرد. کاربردهای پردازش زبان طبیعی به دو دسته کلی قابل تقسیم است: کاربردهای نوشتاری و کاربردهای گفتاری. از کاربردهای نوشتاری آن می‌توان به استخراج اطلاعاتی خاص از یک متن، ترجمه یک متن به زبانی دیگر یا یافتن مستنداتی خاص در یک پایگاه داده نوشتاری (مثلاً یافتن کتاب‌های مرتبط به هم در یک کتابخانه) اشاره کرد. نمونه‌هایی از کاربردهای گفتاری پردازش زبان عبارتند از: سیستم‌های پرسش و پاسخ انسان با رایانه، سرویس‌های اتوماتیک ارتباط با مشتری از طریق تلفن، سیستم‌های آموزش به فراگیران یا سیستم‌های کنترلی توسط صدا. در سالهای اخیر این حوزه تحقیقاتی توجه دانشمندان را به خود جلب کرده‌است و تحقیقات قابل ملاحظه‌ای در این زمینه صورت گرفته‌است.
یادگیری ماشین

توسعه دهندگان هوش مصنوعی ما از یادگیری ماشین برای ایجاد راهکارهای هوش مصنوعی که قابلیت جمع آوری داده های بدون ساختار و تبدیل آن به روندهای کاربردی را دارند برای رشد کسب و کار استفاده میکنند
دستیار صوتی
، یکی از خدمات قابل ارائه توسط توسعه دهندگان هوش مصنوعی ما ایجاد دستیارهای صوتی با استفاده از NLP و تشخیص گفتار است. دستیار صوتی به افزایش آگاهی از برند شما کمک کرده و بهره وری را از طریق جستجوی صوتی بهبود میبخشد.
هوش تجاری

مهندسان هوش مصنوعی در گروه هلدینگ تجارت 20 ، استراتژی هایی تدوین و پیاده سازی میکنند که امکان بهینه سازی آنالیز مشتریان ، پیش بینی و تحلیل عملکرد را فراهم نمایند.
توسعه چت بات   
توسعه چت بات

خدمات توسعه چت بات توسط ما، بسیار نزدیک به رفتارهای انسانی میباشد. تیم توسعه نرم افزار هوش مصنوعی ما، ربات هایی برایتان توسعه خواهند داد که تعاملات شخصی سازی شده را آسان تر نموده و منجر به افزایش وفاداری و بازگشت مشتری خواهند شد.
پردازش زبان طبیعی   
پردازش زبان طبیعی

توسعه دهندگان ما با استفاده از NLP و NLU، میتوانند به سازمان ها کمک کنند تا بازخورد و احساسات مشتریان را ارزیابی نمایند که در نهایت، موجب افزایش تعامل مشتریان و درآمد کسب و کار میشود.
بینایی کامپیوتر   
بینایی کامپیوتر

متخصصان توسعه نرم افزارهای هوش مصنوعی در گروه هلدینگ تجارت 20 ، تجربه فراوانی در توسعه راهکارهایی برای شناخت آبجکت ها و دسته بندی تصاویر با استفاده از جستجوی تصویری مبتنی بر یادگیری عمیق دارند.
پروژه هوش مصنوعی   
سفارش پروژه هوش مصنوعی در شرکت معتبر
هوش مصنوعی   
تحول فرآیندهای کاری با استفاده از قابلیت های هوش مصنوعی

ایده های هوش مصنوعی شما را با تجربه و دانش چندین ساله خود، در قالب پروژه های بینایی کامپیوتر، یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و زبان پردازش طبیعی به واقعیت تبدیل میکنیم. تیم ما آماده همکاری با کسب و کارهای کوچک و بزرگ جهت دریافت سفارش پروژه هوش مصنوعی، توسعه هوش مصنوعی، ارائه خدمات مشاوره هوش مصنوعی و نیز، آموزش هوش مصنوعی میباشد.

 توسعه هوش مصنوعی گروه هلدینگ تجارت 20 ، یک از گروه های معتبر تبلیغات کسب و کارها ، متشکل از تحلیلگران هوش مصنوعی، طراحان، توسعه دهندگان فول استک و معماران نرم افزار حرفه ای میباشد.

فرآیند توسعه هوش مصنوعی
ارزیابی پروژه

پس از ثبت سفارش پروژه هوش مصنوعی توسط شما، این موضوع را مشخص میکنیم که آیا ایده شما نیاز به توسعه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی دارد یا نه. در صورت نیاز، یک نقشه مسیر مبتنی بر نیازهای شما مشخص میکنیم.
آماده سازی پروژه اولیه   
آماده سازی پروژه اولیه

پس از آماده سازی اطلاعات، ارزیابی ها و اصلاحات آن را تا زمان کسب نتایج قابل قبول ادامه میدهیم. پس از کسب نتیجه دلخواه، فاز اولیه پروژه کسب و کار شما را اجرا میکنیم. هدف از اجرای پروژه در این مرحله، شناسایی گپ موجود بین مشکلات موجود و قابلیت های پروژه است.
گردآوری اطلاعات   
گردآوری اطلاعات پروژه

احتمالا شما به برخی داده ها جهت تحلیل دسترسی دارید. در غیر اینصورت، تیم ما داده های مورد نیاز را از منابع آنلاین جمع آوری مینماید. سپس این داده ها را برای تعیین الگوها و روابط معنادار که مرتبط با نیازهای شما باشند، پردازش میکنیم.
توسعه و پیاده سازی   
توسعه و پیاده سازی پروژه

پس از کسب اطمینان از حل مسائل و نیازهای کسب و کار توسط پروژه برنامه ریزی شده، سفارش پروژه هوش مصنوعی شما وارد فاز اجرایی خواهد شد.
پردازش زبان طبیعی NLP توسط آنتولوژی

وظیفه آنتولوژی فراهم آوردن محتوای معنایی می باشد
شناسایی موجودیت ها در متن ساخت نیافته تمام کاری که باید انجام دهیم نیست .مدل‌های آنتولوژی با نمایش این که چگونه موجودیت ها به سایر موجودیت ها (چه در همان متن و چه در یک حوزه کلی ) مرتبط می شوند ساختار را تکمیل می کنند.

همانطور که در تصویر بالا مشاهده می کنید این عبارت علامت گذاری شده است و کمان هایی به رنگ قرمز در تصویر مشخص می باشد. ما فقط دو کلمه را در این متن علامت گذاری کرده ایم. ویلیام شکسپیر به عنوان یک نمایشنامه نویس و هملت به عنوان یک نمایش نامه.اما به عمق دانشی که در این متن داریم توجه کنید.در این تصویر ما یک مدل را رسم کرده ایم .طبق تصویر مشخص است که ۶ عدد علامت گذاری توسط کمان ها صورت گرفته است .این علامت گذاری ها توسط موتور NLP صورت گرفته است و مدل سازی شده است.این مدل سازی درون یک آنتولوژی انجام شده است. در واقع ما توسط هستان شناسی می‌فهمیم که چگونه یک کتاب(Book) با یک تاریخ (Date) یا یک زبان (Language) و همچنین یک زبان با یک کشور(Country)  و آن هم با یک نویسنده(Author) و غیره مرتبط است .هر کدام از علامت گذاری ها توسط یک دیکشنری پشتیبانی می شود داده های این دیکشنری در خارج از حیطه آنتولوژی مربوطه ساخته شده است.آنتولوژی فقط ارتباطات بین علامت گذاری ها با یکدیگر را نمایش می دهد .علامت گذاری ویلیام شکسپیر به عنوان یک نویسنده یک ساختار سه تایی ضمنی محسوب می شود :
ویلیام شکسپیر یک نویسنده است
گذار به داده های ساخت یافته (استخراج سه تایی ها)

هم اکنون ما در ابتدای مرحله انتقال از حالت ساخت نیافته به قلمرو داده‌های ساخت‌یافته می باشیم اگر بدانیم که ویلیام شکسپیر یک نویسنده است همچنین می دانیم که هر نویسنده در کشوری زندگی می کند و همچنین نویسنده ها کتاب هایی را می نویسند که در تاریخ های مشخصی منتشر می شود و به زبان مشخصی هم نوشته شده است و غیره.
یک زنجیره معنایی کامل از اطلاعات داریم که می‌توانند از این عبارت استخراج شود و نکته اصلی همین جاست .علاوه بر این هستی شناسی به ما کمک می‌کند تا بفهمیم چه داده هایی را نداریم .اگر موتور NLP بتواند نویسنده و عنوان را تشخیص دهد چه چیزی را تشخیص نداده است؟

به نظر می رسد که همه کتاب ها در در یک تاریخ معینی انتشار می یابند بنابراین به دنبال این تاریخ بگردیم همچنین به نظر می رسد که در موضوع نوشتن کتاب یک زبان هم مطرح است بنابراین می‌توانیم آن را هم بیابیم .به طور خلاصه آنتولوژی ارتباطاتی را که بین موجودیت ها یا علامت گذاری ها وجود دارد را به ما میدهد .آنتولوژی به ما کمک می‌کند که هر علامت گذاری را در یک حوزه وسیع تر ( حوزه زنجیره معنایی و شبکه معنایی) داشته باشیم. همچنی
سرفصل‌های دوره دوره آموزش پردازش زبان طبیعی NLP
فیلم های آموزشی
11:21 ساعت (شامل 11:21 ساعت محتوای آموزشی)
15 جلسه
جلسه اول - مقدمات
"30:20
جلسه دوم - پیش پردازش متن و عبارات منظم
"68:43
جلسه سوم - فاصله ویرایشی
"67:21
جلسه چهارم -چندتایی ها
"49:31
جلسه پنجم - طبقه بندی متون
"57:16
جلسه ششم - طبقه بندی متون
"40:45
جلسه هفتم - تصحیح خطاهای املایی
"56:21
جلسه هشتم - معانی و روابط کلمات
"49:55
جلسه نهم - معانی و روابط کلمات
"51:04
جلسه دهم - تحلیل احساس
"50:01
جلسه یازدهم - تحلیل احساس
"45:44
جلسه دوازدهم - استخراج اطلاعات
"20:08
جلسه سیزدهم -برچسب گذاری کلمات
"23:04
جلسه چهاردهم - استخراج روابط از متن
"48:24
جلسه پانزدهم - پارسینگ
"22:47
نظرات (2 نظر)
دوره آموزش پردازش زبان طبیعی در 15 جلسه ارائه خواهد شد که شامل سرفصل‌های زیر است:

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    جلسه اول - مقدمات
    جلسه دوم - پیش‌پردازش متن و عبارات منظم
    جلسه سوم - فاصله ویرایشی
    جلسه چهارم -چندتایی‌ها
    جلسه پنجم - طبقه‌بندی متون
    جلسه ششم - طبقه‌بندی متون
    جلسه هفتم - تصحیح خطاهای املایی
    جلسه هشتم - معانی و روابط کلمات
    جلسه نهم - معانی و روابط کلمات
    جلسه دهم - تحلیل احساس
    جلسه یازدهم - تحلیل احساس
    جلسه دوازدهم - استخراج اطلاعات
    جلسه سیزدهم -برچسب‌گذاری کلمات
    جلسه چهاردهم - استخراج روابط از متن
    جلسه پانزدهم – پارسینگ

با استفاده از دوره آموزش پردازش زبان طبیعی و یادگیری آن می‌توانید به پیاده‌سازی پروژه‌های مختلف و شخصی خود در حوزه پردازش زبان فارسی، انگلیسی و بسیاری از زبان‌های دیگر بپردازید و اهداف گوناگونی را برای خود با یادگیری آن دنبال کنید که این اهداف توانایی تبدیل‌شدن به یک پروژه بزرگ را می‌توانند داشته باشند. مقدماتی(50 ساعت):

    پیش زمینه
    کاربردها
    تفاوتهای پردازش زبان طبیعی با دیگر حوزه های مشاب
    ابزارهای پایه ای زبان انگلیسی
    ابزارهای پایه های زبان فارسی
    ابزار Stanford-nlp
    مرور ابزارهای پیشرفته پردازش زبان طبیعی
    پیش پردازش ها
    ریشه یابی کلمات
    چندی سازی متن
    الگوریتم های حوزه تحلیل لغوی
    N-gram (BOW, CBOW, TF-IDF, SVD, LDA)
    Word Embedding(Context Independent)
    Word Embedding(Context dependent)
    شباهت سنجی متنی
    POS tag parser
    ترجمه ماشینی
    Named-Entity Recognition
    Word-Sense Disambiguation
    MultiModal
    Attention Mechanism

پردازش زبان طبیعی پیشرفته (40 ساعت):

    Attention and self-attention mechanisms
    Bert Model
    ALBERT, Roberta
    Knowledge Distillation
    Multilingual Models
    Zero-Shot Learning
    Multi-Modal Models Introduction
    Image Captioning
    Video Captioning
    Multi-Modal models review
    Question Answering Models
    Dialogue پردازش زبان طبیعی (NLP) یک شاخه از علوم است که به پردازش هوشمند زبان طبیعی ، یعنی همان زبانی که ما انسانها با ان صحبت  میکنیم، مرتبط است. زبان طبیعی برخلاف زبانهای برنامه نویسی که دارای ساختار و معنای کاملا مشخصی است، از پیچیدگیهای زیادی در تحلیل و فهم آن توسط کامپیوتر برخوردار است.

 

شاخه های تحقیقات این آزمایشگاه شامل پردازشهای هوشمند زبان طبیعی و ارائه برنامه های کاربردی مرتبط با تکنولوژی زبان است که شامل ارائه سیستمهای خطایاب املایی و دستوری، ارائه سیستم های مترجم هوشمند متون، خلاصه سازی، متن کاوی، تجزیه نحوی و ... است. عموما این تحقیقات روی زبان فارسی تمرکز دارد.

معمولا تحقیقات مذکور با استفاده از روشهای یادگیری هوشمند و استفاده از هوش مصنوعی استوار است. این آزمایشگاه همواره سعی میکند که ارتباط مناسبی با برنامه های کاربردی و صنعتی داشته باشد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 
کارگاه‌های دوره‌ای با موضوع «راهکارهای پردازش متن برای زبان‌های کم-منبع»


اولین دوره این کارگاه همزمان با برگزاری سومین دوره کنفرانس ICNLSP تحت عنوان «راهکارهای پردازش متن برای زبان‌های کمتر توسعه‌یافته» در سال ۱۳۹۸ تشکیل شد که هدف از این کارگاه پرداختن به زبان‌های کمتر توسعه‌یافته، معطوف کردن تحقیقات به سمت چالش‌های این زبان‌ها و تشویق محققین برای همکاری و توسعه پژوهش‌ها در راستای تولید منابع و ابزارهای پردازشی برای این زبان‌ها است. از آن جا که زبان فارسی نیز در زمینه منابع داده‌ای و ابزارهای پردازشی پایه‌ای جز زبان‌های کمترتوسعه‌یافته محسوب می‌شود، در این کارگاه چندین مسابقه در زمینه تولید ابزارهای پردازش پایه‌ای در زبان فارسی در قالب مساله مشترک (shared task) بین تیم‌های شرکت‌کننده برگزار می‌شود. ادامه مطلب
محصولات و دستاوردها
آزمایشگاه پردازش متن و زبان طبیعی
«فرازین» دانشگاه تهران بهتر از گوگل ترجمه می‌کند

پژوهشگران و دانشجویان آزمایشگاه پردازش متن و زبان‌های طبیعی دانشگاه تهران موفق به ساخت یک مترجم هوشمند خودکار برای ترجمه متون فارسی و انگلیسی به یکدیگر شدند.
درخت بانک دانشگاه تهران
درخت بانک دانشگاه تهران

درخت‌بانک مجموعه‌ای از جملات است که براساس یک یا چند نظریه زبانی تجزیه شده­ است. این پروژه در دو نسخه دسکتاپ و همچنین وب سرویس در اختیار دانش‌پژوهان قرار گرفته است. دادگان تولید شده پروژه بر روی تجزیه‌گرهای نحوی انتشار یافته است.
موجودیت های اسمی دانشگاه تهران
موجودیت های اسمی دانشگاه تهران

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تشخیص موجودیت‌های اسمی که یکی از حوزه‌های پژوهشی پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات محسوب می‌شود، به روش‌هایی می‌پردازد که شناسایی موجودیت‌های اسمی را در متون ممکن می‌سازد.
فرازین بار

فرازین­‎بار یک ابزار پس­‎ویرایش تعاملی، برون­‎خط و با دسترسی آزاد است که می‎­تواند به مترجم­‎های ماشینی مختلف متصل شود. این ابزار به صورت یک افزونه برای محیط Microsoft Wordطراحی شده است.
سوالات طرح‌شده از موضوعات بسیار داغ درحوزه‌ی تکنولوژی و هوش مصنوعی هستند. تصور کنید ماشین (نرم‌افزار) بتواند دقیقا و کاملا زبان انگلیسی یا فارسی یا فرانسه یا هر زبان دیگری را بفهمد؟ اگر کمی به دوروبر خودمان دقت کنیم، شاید ماشین‌هایی را که زبان ما را می‌فهمند و با ما حرف می‌زنند پیدا کنیم.

اگرشما گوشی آیفون داشته باشید، حتما با سیری (Siri) آشنا هستید. من دوستی دارم که از سیری می‌خواهد برایش جک تعریف کند. او سیری را دوست خودش می‌داند. البته، هنوز سیری نمی‌تواند کاملا همه‌ی حرف‌های او را مثل یک انسان بفهمد و درک کند؛ چون زبان ما آدم‌ها بیش‌از آنچه فکر می‌کنیم پیچیده است. ولی مهم نیست. سیری این قدرت را دارد که از معاشرت و تعامل با دوست من یاد بگیرد و بهتر شود.

یاددادن زبان انسان‌ها به ماشین‌ها کاربردهای زیادی دارد، سیری فقط یک نمونه‌ی کوچک آن است. با‌استفاده‌از هوش مصنوعی ربات‌های انسان‌نما ساخته شده است. ربات‌هایی که می‌توانند به سوالات خبرنگاران جواب بدهند! بدون پردازش زبان طبیعی و پیشرفت در آن رشته‌ نمی‌شد ربات‌های انسان‌نما را، که درآینده‌ای نه‌چندان دور بخش لاینفک زندگی ما انسان‌ها خواهند بود، ساخت .

در این مقاله می‌خواهم شما را با یکی‌از جالب‌ترین و درعین‌حال پردرآمدترین زیرشاخه‌های هوش مصنوعی (یعنی NLP) آشنا کنم و به سوالاتی که این مطلب با آن‌ها شروع شد، پاسخ دهم.

 

آنچه در این نوشته خواهیم داشت

    پردازش زبان طبیعی چیست؟
        چطور پایتون و ماشین لرنینگ زبان طبیعی را پردازش می‌کنند؟
            مراحل پردازش زبان طبیعی
                ۱. Data Preprocessing
                ۲. Algorithm Development
            تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی
            کتابخانه‌های پایتون برای پردازش زبان طبیعی
        چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟
            مهم‌ترین کاربردهای NLP
        متخصص NLP کیست؟
        درآمد و بازار کار مهندس پردازش زبان طبیعی در ایران و جهان چطور است؟
        جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
            نویسنده
                مهدیه اسماعیلی

پردازش زبان طبیعی چیست؟

زبان طبیعی زبانی است که انسان‌ها با آن بایکدیگر ارتباط، کلامی و نوشتاری، برقرار می‌کنند. انسان‌ها با زبان طبیعی مقصود خود را به دیگران منتقل می‌کنند. من الان با زبان طبیعی این متن را برای شما نوشتم. دقت کنید که مراد‌از زبان طبیعی یک زبان خاص، مثل انگلیسی یا فارسی، نیست. زبانی که مجموعه‌ای از کلمات و اصطلاحات است و قواعد (دستور زبان یا گرامر) مشخصی دارد. زبان طبیعی، زبان انسان، ویژگی‌های دیگری هم دارد.

از مهم‌‌ترین ویژگی‌های زبان طبیعی پویایی آن است. درگذر‌زمان زبان تغییر می‌کند. کلمات و اصطلاحات جدید به زبان وارد می‌شود و برخی کلمات بعد‌ازمدتی در مکالمات یا متن‌ها به‌کار گرفته نمی‌شوند. انسان‌ها زبان را یاد می‌گیرند. من و شما اول از پدر و مادر و محیط و بعد در مدسه زبان را یاد گرفتیم. نوشتن هر زبانی قواعد خاص خودش را دارد. نوشتن و درک‌کردن هر متنی (علمی، نمایشنامه، نقد، رمان، داستان کوتاه، بررسی محصول و …) نیز قواعد و کلمات و اصطلاحات خاص خودش را دارد. پس، زبان طبیعی را نه‌تنها باید یاد گرفت؛ بلکه باید مطالعه کرد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

زبان‌شناسی (Linguistic) علمی است که زبان طبیعی را مطالعه و بررسی می‌کند. زبان‌شناسی زیرشاخه‌های متعددی دارد. یکی‌از زیرشاخه‌های میان‌رشته‌ای آن زبان‌شناسی محاسباتی یا رایانشی (Computational Linguistic) است. در زبان‌شناسی رایانشی، متخصصان به‌دنبال یافتن الگوهای کامپیوتری (مدل‌‌های کامپیوتری) برای زبان طبیعی هستند. پردازش زبان طبیعی زیرشاخه‌ی میان‌رشته‌ای دیگری از زبان‌شناسی است که در آن متخصصان ۳ حوزه‌ی زبان‌شناسی، علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی به‌دنبال یافتن راهی برای تعامل انسان و ماشین به‌وسیله‌‌ی زبان طبیعی انسان هستند.

 

    NLP enables computers to understand natural language as humans do.

    پردازش زبان طبیعی کامپیوترها را قادر می‌سازد تا زبان طبیعی را همان‌طور که انسان‌ها می‌فهمند، بفهمند.

 

 

nlp چیست

 
چطور پایتون و ماشین لرنینگ زبان طبیعی را پردازش می‌کنند؟

شاید بشود ادعا کرد که در این جهان تا قبل‌از هوش مصنوعی و زبان قدرتمند پایتون و ماشین لرنینگ، انسان‌ها بودند که فقط می‌توانستند زبان طبیعی را یاد بگیرند و بفهمند. اما الان ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ به موجود غیرزنده‌ای، یک الگوریتم، امکان یادگیری زبان طبیعی را داده است. در فرآیند پردازش زبان طبیعی در ۲ مرحله و بااستفاده‌از تکنولوژی‌‌هایی به کامپیوتر یاد داده می‌شود تا داده‌ را، که ممکن است متن یا کلام باشد، دریافت و پردازش کند تا آن را بفهمد و خروجی خواسته‌شده را (که ممکن است پاسخ، تحلیل یا هر جزئیات دیگری از متن یا کلام باشد) تحویل دهد.

 
مراحل پردازش زبان طبیعی
۱. Data Preprocessing

NLP با یک Unstructured text شروع می‌شود. قبل‌از یاددادن زبان طبیعی به ماشین (الگوریتم) باید زبان طبیعی را، یعنی متن یا صوتی که قرار است ماشین آن را بفهمد و ابتدا با الگوریتم‌ speech to text به متن تبدیل شده، به زبان ماشین یعنی Structured text تغییر داد. داده‌ای (Input) که دراختیار ماشین قرار می‌گیرد باید در قالبی باشد که ماشین بتواند آن را پردازش کند.
۲. Algorithm Development

پردازش زبان طبیعی را الگوریتم‌ها انجام می‌دهند. پس، باید الگوریتم پردازش‌گر را براساس قواعدی ساخت و برای او معین کرد که چطور کار پردازش را انجام دهد. اینجاست که هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن، یعنی ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ، به متخصصان پردازش زبان طبیعی کمک می‌کنند تا به الگوریتم آموزش دهند.

 
تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی

مهندسان پردازش زبان طبیعی مراحل ذکرشده را بابه‌کارگرفتن تکنولوژ‌ی‌ها، تکنیک‌‌ها و ابزارهای مختلفی انجام می‌دهند. برای ساختار‌دادن به داده و همچنین آموزش‌دادن به الگوریتم از دو نوع رویکرد یا تحلیل ممکن است استفاده شود: نحوی یا معنایی. متخصصان باتوجه‌به کاربرد و اطلاعاتی که می‌‌خواهند از پردازش زبان طبیعی دریافت کنند، رویکرد و ابزارها را انتخاب می‌کنند. درهرحال، از ۵ تکنولوژی زیر حتما استفاده می‌شود و موارد زیر به‌نوعی پایه‌های اصلی پردازش زبان طبیعی هستند:

    Tokenization: ابتدا باید داده‌ی ساختارنیافته به کوچک‌ترین واحد‌های سازنده‌اش (کلمات) تجزیه شود. هر کلمه برای ماشین یک Token است. مثلا جمله‌ی قبل، ۷ کلمه یعنی ۷ token (کد) دارد.
    Stop Words: لازم است کلماتی، مانند حروف ربط یا افعال اسنادی (مثل است)، که اطلاعات مهم متن به‌حساب نمی‌آیند؛ حذف شوند.
    Stemming or Lemmatization: حالا ماشین باید ریشه‌ی لغوی (stem) هر کلمه را پیدا کند، یعنی باید پسوند‌ها و پیشوند‌های  کلمات را حذف کند. مثلا، ریشه‌ی خوب‌ترین و خوب‌تر و خوب‌ها با حذف‌کردن ترین و تر و ها به‌دست می‌آید. البته نکته اینجاست که ریشه‌ی همه‌ی کلمات با حذف‌کردن پسوند‌ها یا پیشوندها به‌دست نمی‌آید (مثلا ریشه‌ی دو واژه‌ی درها و دَرْک یکی نیست). پس، برای بعضی کلمات ماشین باید معنای اصلی آن (Lemma) را، یعنی معنایی که در لغت‌نامه برای آن کلمه درنظر گرفته‌شده است، بیابد.
    Part of Speech Tagging: حالا باید نقش دستوری هرکلمه (کد) در جمله، فعل است یا صفت یا …، مشخص شود.
    Named Entity Recognition: وقتی من و شما اسم پاریس یا تهران را می‌شنویم و می‌خوانیم، چه‌چیزی درباره‌ی این دو اسم به‌ ذهن ما متبادر می‌شود؟ پایتخت کشور فرانسه و ایران. الگوریتم برای درک‌کردن زبان طبیعی باید اسامی خاص، اعلام و اطلاعات عمومی را بداند و بفهمد.

 

تکنولوژی ها،‌تکنینک ها و ابزارهای پردازش زبان طبیعی

 
کتابخانه‌های پایتون برای پردازش زبان طبیعی

اغراق نیست اگر گفته شود که زبان برنامه‌نویسی پایتون درخدمت هوش مصنوعی است. پایتون است که درکنار سایر علوم و تکنولوژی‌ها یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را ممکن کرده است. مسیر یادگیری ماشین لرنینگ و دیپ لرنینگ با یادگیری پایتون آغاز می‌شود. شاید گمان کنید برای پردازش زبان طبیعی حتما باید متخصص ماشین لرنینگ باشید. اما این تصور اشتباه است.

اگر کسی زبان برنامه‌نویسی پایتون را یاد گرفته باشد، با کمک‌گرفتن از NLTK (Natural Language Toolkit) که پکیج پایتون برای پردازش زبان طبیعی است؛ به‌راحتی قادر است متنی را که می‌خواهد، آن‌طور که لازم دارد پردازش کند و تازه نتایج آن را در قالب نمودار یا چارت (بصری‌سازی‌شده) خروجی بگیرد. آن پکیچ مدلی متن‌باز برای پردازش زبان طبیعی است که منابع آموزشی آنلاین زیادی هم برای یادگیری آن موجود است.

البته، علاوه‌بر آن پکیج، پایتون کتابخانه‌‌های بسیار قدرتمندی دارد که با آن‌ها بعضی‌از تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی را می‌شود اجرا کرد. کتابخانه‌ی Gensim برای ساختن و توسعه‌ی مدل‌های پردازش زبان طبیعی معنایی است. Intel NLP Architect کتابخانه‌ی دیگری برای توپولوژی و تکنیک‌های یادگیری عمیق است که پردازش زبان طبیعی را ارتقا می‌دهد.

 
چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟

برای پاسخ‌دادن به این سوال که چرا پردازش زبان طبیعی مهم است باید به کاربردهای آن در حوزه‌های گوناگون نگاهی بیندازیم. ‌پردازش زبان طبیعی فقط برای درک‌کردن ساختار زبان و همچنین تعاملات انسانی، ساختن ربات‌ها و دستیارها‌ی مجازی (Virtual Assistants) مثل الکسا و یا حتی چت‌بات‌ها مفید و کاربردی نیست. کسب‌وکارها و شرکت‌های تجاری می‌توانند از پردازش زبان طبیعی به‌نفع خودشان استفاده کنند.

چون پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌هایی که زبان طبیعی را می‌فهمند می‌توانند داده‌های متنی (نظرات و کامنت‌ها) را که کسب‌وکارها از شبکه‌های اجتماعی یا دیگر پلتفرم‌ها جمع‌آوری کردند، درک و تحلیل کنند. درنتیجه، داده‌ی لازم برای شناختن و پیش‌بینی‌کردن رفتار مشتری برای کسب‌وکار فراهم می‌شود.
مهم‌ترین کاربردهای NLP

    Text Extraction or Summarization: الگوریتم‌‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند متن را پردازش کنند، اطلاعات مهم را استخراج کنند یا خلاصه‌ای از متن تحویل دهند. ممکن است از ماشین خواسته شود تا در متن دنبال کلمه‌کلیدی مشخصی بگردد و فقط قسمت‌هایی از متن را استخراج کند که کلمه‌کلیدی در آن به‌کار رفته است.

 

      Text Classification and Sentiment Analysis: بگذارید مثالی بزنم تا این کاربرد کاملا مشخص شود. تصور کنید شما کسب‌وکار بسیار بزرگی دارید که میلیون‌ها فالوئر در شبکه‌های اجتماعی دارد. درباره‌ی برند و محصولات شما در فضای مجازی و نت بسیار صحبت می‌شود. حالا کسب‌وکار شما اگر بخواهد بداند نظرات کاربران درباره‌ی جدیدترین محصول مثبت است یا منفی، می‌تواند این کار را با دسته‌بندی متن‌ (داده‌ها) به‌وسیله‌ی تعریف‌کردن تگ‌های مشخصی برای ماشین انجام دهد. البته، کسب‌و‌کارها از تحلیل احساسات نیز برای تکمیل‌کردن داده‌های به‌دست‌آمده از متن استفاده می‌کنند تا بفهمند کاربری که در سوشال مدیا مثبت درباره‌ی برند یا محصول نوشته چه احساسی داشته؛ شوخی کرده، طعنه زده یا جدی بوده است.

 

    Machine Translation: اغراق نیست اگر گفته شود همه‌ی کاربران اینترنت تجربه‌ی استفاده‌از گوگل ترنسلیت را داشته‌اند. به‌همین‌دلیل، می‌دانیم اگر یک متن ۲۰ خطی انگلیسی را به گوگل ترنسلیت بدهیم، ترجمه‌ی فارسی روان و درستی به ما نمی‌دهد. پیشرفت در پردازش زبان طبیعی و آموزش‌دادن الگوریتم‌‌هایی که بهتر بتوانند زمینه و موضوع هر متن را بفهمند، به ارتقای ترجمه‌های ماشینی کمک بسیار زیادی می‌کند.

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

متخصص NLP کیست؟

کارشناس پردازش زبان طبیعی، مهندس پردازش زبان طبیعی، کارشناس یا مهندس ماشین لرنینگ که متخصص پردازش زبان طبیعی است و متخصص دیپ لرنینگ همگی متخصصانی هستند که دانش و مهارت لازم را برای انجام‌دادن پروژه‌های پردازش زبان طبیعی دارند. وجه‌مشترک همه‌ی آن کارشناسان این است که مهارت لازم برای استفاده‌از ابزارها، تکنیک‌ها و تکنولوژی‌های پردازش زبان طبیعی را دارند و می‌توانند الگوریتمی را آموزش دهند و ماشینی (برنامه‌ای) بسازند که زبان انسان را بفهمد.

البته، هدف و کاری که برای آن نیاز به آموزش‌دادن و توسعه‌ی الگوریتم پردازش زبان طبیعی است، نوع متخصصانی را که باید در پروژه کار کنند تعیین می‌کند. مثلا، ممکن است کسب‌وکاری بخواهد برای خودش یک مدل تحلیل احساسات طراحی کند. برای این کسب‌وکار دیتا ساینتیستی که با NLP آشنایی دارد ایده‌آل است. چون کسب‌‌وکار کسی را می‌خواهد که جمع‌آوری و تحلیل‌داده و همچنین ماشین لرنینگ را بداند. برای بعضی پروژه‌ها شاید لازم باشد مهندس پردازش زبان طبیعی به علم زبان‌شناسی یا زبان‌شناسی رایانشی کاملا مسلط  یا حتی تحصیلات دانشگاهی در آن رشته‌ها داشته باشد.

 
درآمد و بازار کار مهندس پردازش زبان طبیعی در ایران و جهان چطور است؟

خب، رسیدیم به آخرین سوال مهم درباره‌ی NLP: درآمد مهندس یا متخصص پردازش زبان طبیعی چه‌قدر است؟ آیا فرصت‌های شغلی قابل‌توجهی در ایران و جهان برای این متخصص وجود دارد؟ اگر فرصت‌های شغلی برای مهندس پردازش زبان طبیعی را در لینکدین جستجو کنید، به ۲۹‌هزار فرصت شغلی در آمریکا و هزار شغل در کانادا می‌رسید. متوسط حقوق سالانه‌ی متخصص NLP در آمریکا ۱۱۲هزار دلار، در انگلستان ۵۶هزار پوند و در کانادا ۹۵هزار دلار کاناداست.

 

درآمد متخصص nlp در کانادا

 

در ایران اما، بازار کار برای متخصصان پردازش زبان طبیعی هنوز خیلی خوب نیست. در جابینجا فقط ۲ فرصت شغلی برای کارشناس پردازش زبان طبیعی وجود دارد. در تصویر زیر مهارت‌هایی را که در یکی‌از آن آگهی‌ها ذکر شده است، می‌بینید.

 

مهارت های متخصص پردازش زبان طبیعی بازار کار ایران

 

 

چه باید کرد؟ علاقه‌مند به پردازش زبان طبیعی نباید در ایران انتظار داشته باشد که کاری پیدا کند؟ واقعیت این است که در ایران شرکت‌هایی به بزرگی گوگل و اپل وجود ندارند که به متخصصان پردازش زبان طبیعی نیاز داشته باشند. اما می‌شود امیدوار بود که کسب‌وکارها و همچنین دانشگا‌ه‌ها و موسسات علمی-پژو‌هشی بیشتری درآیند‌ه‌ای نه‌چندان‌دور، همگام با جهان و پیشرفت‌ها در این حوزه، از پردازش زبان طبیعی بهره ببرند و به متخصصان NLP و یا مهندسان ماشین لرنینگ که با NLP آشنایی دارند نیاز پیدا کنند.

 

 
جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

۱. پردازش زبان طبیعی مجموعه‌ای از تکنولوژی‌ها و تکنیک‌هاست که زبان انسان را برای ماشین ترجمه می‌کند تا ماشین آن را بفهمد و اطلاعاتی را که باید از آن استخراج کند و دراختیار انسان‌ها قرار دهد.

۲. کاربردهای NLP فقط برای کمک به کسب‌وکارها برای بیشتر بهره‌بردن از داده‌ها و شناختن عمیق‌تر مشتریان و همچنین رشدوتوسعه‌ی حوزه‌ی هوش مصنوعی نیست. پردازش زبان طبیعی کاربردهای علمی-آکادمیک برای متخصصان زبان‌شناسی هم دارد.

۳. NLP درست مانند هوش مصنوعی هرروز پیشرفت می‌کند و کاربردهای جدیدی می‌یابد. به‌همین‌دلیل، اگر کسی علاقه دارد تا به ماشین‌ها یاد بدهد که زبان انسان را بفهمند، حتما در آینده در هر نقطه‌ای در این جهان که باشد؛ برای او کاری پیدا می‌شود.

۴. پردازش زبان طبیعی حوزه‌‌ای میان‌رشته‌ای است. اما برای ورود و کارکردن در آن حوزه الزاما نباید زبان‌شناس بود و در دانشگاه تحصیل کرد. چون با یادگیری پایتون می‌شود الگوریتم‌ها و مدل‌های NLP را ساخت.

۵. برای علاقه‌‌مندانی که در ایران زندگی می‌کنند و نگران آینده‌ی شغلی پردازش زبان طبیعی هستند، ۲ راه‌حل وجود دارد: آموزش ماشین لرنینگ یا دیپ لرنینگ. دراین‌صورت، علاقه‌مند می‌تواند علاوه‌بر پروژه‌های پردازش زبان طبیعی در پروژه‌های دیگری که به یادگیری ماشین و دیپ لرنینگ نیاز است مشغول شود.

 

 

     یست؟
    منظور از stemming و lemmatization چیست و چه تفاوتی دارند؟
    منظور از POS چیست؟

کار با کتابخانه های NumPy و Pandas

    آموزش کار با Jupyter Notebook
    آموزش کار با Google Coolab
    آموزش کار با کتابخانه Pandas
    آموزش کار با کتابخانه Numpy
    آموزش کار با کتابخانه Sklearn
    آموزش کار با کتابخانه Tensorflow
    آموزش کار با کتابخانه Keras
    آموزش کار با کتابخانه Genism
    آموزش کار با کتابخانه FastText

نصب و کار با کتابخانه های پیش پردازش متون فارسی

    معرفی و نصب کتابخانه Hazm
    معرفی و نصب کتابخانه Parsivar
    معرفی و نصب کتابخانه ابزار Nltk

فاز Feature Selection در NLP

    معرفی معیارهای Term Frequency , Inverse Document Frequency
    تبدیل متن به Vector

مفهوم Word Embedding یا تعبیه سازی کلمات

    Word Embbeding چیست؟
    بررسی مزایای استفاده از تعبیه سازی کلمات
    بررسی کاربردهای تعبیه سازی کلمات
    معرفی انواع تعبیه سازی کلمات
    Word2Vec چطور کار می کند؟
    کتابخانه‌های  برتر برای پردازش زبان طبیعی در پایتون کدام‌اند؟
    و …

آشنایی با مدرس دوره

محمد حیدری فارغ التحصیل مقطع کارشناسی مهندسی نرم افزار، دانشجوی اسبق مقطع کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات، گرایش معماری سازمانی در دانشگاه شهید بهشتی تهران و فارغ التحصیل مقطع کارشناسی ارشد مهندسی فناوری اطلاعات گرایش شبکه های پیچیده از دانشگاه تربیت مدرس تهران است. ایشان هم اکنون بعنوان پژوهشگر ارشد علوم داده در HiTS فعالیت می کند و بنیانگذار مدرسه علوم داده وبیگ دیتا بعنوان یک پلتفرم آموزشی آنلاین هوش مصنوعی برای پارسی زبانان دنیا می باشند.

سوابق پژوهشی و برگزاری کارگاه های آموزشی در سطح ملی

    دارند مقاله برگزیده در ICWR – International Conference on Web Research
    برگزاری کارگاه آموزشی پردازش و تحلیل کلان داده بر بستر موتور پردازشی اسپارک
        (یازدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات، دانشگاه شهید بهشتی تهران)
    برگزاری کارگاه آموزشی Towards Big Data Processing by Spark Unified Analytics Engine
        (ششمین سمینار زمستانه علوم کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف)
    برگزاری کارگاه آموزشی Graph Analytics Algorithms, Community Detection Approaches
        (پنجمین سمینار زمستانه علوم کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف)
    برگزاری کارگاه آموزشی Deep Learning-based Natural Language Processing
        (همایش علوم داده و هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی امیرکبیر)

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دانلود درسنامه های دوره پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت اول ویدئو
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت دوم ویدئو

8:12
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت سوم ویدئو

3:36
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت چهارم ویدئو

9:45
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت پنجم ویدئو

3:00
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت ششم ویدئو

3:52
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هفتم ویدئو

11:41
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هشتم ویدئو

10:29
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت نهم ویدئو

12:15
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت دهم ویدئو

11:10
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت یازدهم ویدئو

47:30
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت دوازدهم ویدئو

37:12
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت سیزدهم ویدئو

46:25
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت چهاردهم ویدئو

28:22
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت پانزدهم ویدئو

15:12
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت شانزدهم ویدئو

25:54
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هفدهم ویدئو

30:17
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت هجدهم ویدئو

5:13
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت نوزدهم ویدئو

34:22
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت بیستم ویدئو

29:36
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دوره آموزشی پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق، قسمت بیست و یکم ویدئو

14:29
خصوصی
این بخش خصوصی می باشد. برای دسترسی کامل به دروس این دوره باید این دوره را خریداری نمایید.
دانلود قطعه کُدها و دیتاست های دوره
دانلود پروژه FastText فایل های ضمیمه
خصوصی
نایی با پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر مجموعه ای از زبان شناسی، علوم کامپیوتر، مهندسی اطلاعات و هوش مصنوعی است که به تعامل بین علم داده و زبان های انسانی (طبیعی)، به ویژه نحوه برنامه ریزی رایانه ها برای پردازش و تحلیل مقادیر زیادی از داده های زبان طبیعی مربوط می شود. چالش ها در پردازش زبان طبیعی اغلب شامل شناخت گفتار، درک زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (NLP) زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی (AI) است که هدف آن بهبود ارتباط بین انسان و کامپیوتر است. مردم به زبان هایی که توسط قوانین مستعد خطا تعریف شده اند. آنها اشتباه می کنند و از عبارات غیر منطقی استفاده می کنند، اما هنوز همدیگر را خیلی خوب درک می کنند. از طرف دیگر رایانه ها به ساختار کاملی احتیاج دارند. از آنجا که معدودی از ما می توانند از دودویی خام استفاده کنیم و ماشین هنوز هم با مفهوم طعم سرسختانه برخورد می کنند، قطعاً شکافی وجود دارد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

موفقیت در تجارت به تجزیه و تحلیل داده ها بستگی دارد، زیرا این امر جهت پیشرفت را فراهم می کند. اما برخلاف صفحات گسترده و جداول، زبان طبیعی منبع غیرساختاری است. داده های متنی و کلامی که مردم هر روز تولید می کنند از قدرت پردازش انسانی فراتر می رود. بنابراین، راه حل این است که به طور خودکار اطلاعات مرتبط را استخراج کنید. پردازش زبان طبیعی به ماشین ها اجازه می دهد تا معنای پیچیده را در جملات ما بفهمند. این کار در پس زمینه خدمات بسیاری از چت بات از طریق دستیاران مجازی تا ردیابی روند رسانه های اجتماعی انجام می شود. نحوه پردازش زبان طبیعی به دو روش اصلی است که در پردازش زبان طبیعی مورد استفاده قرار می گیرند که عبارت است از:

    ترتیب کلمات در یک جمله برای ایجاد گرامری( NLP از syntax برای ارزیابی معنی از زبانی مبتنی بر قواعد دستوری استفاده می کند.)
    تکنیک های نحوی استفاده شده شامل تجزیه (تجزیه گرامری برای یک جمله)
    تقسیم بندی کلمه (که یک متن بزرگ را به واحدها تقسیم می کند.)
    شکستن جمله (که مرزهای جمله را در متون بزرگ قرار می دهد.)
    تقسیم بندی مورفولوژیکی (که کلمات را به گروه ها تقسیم می کند.)
    ساقه (که کلمات را با تورم در آنها به اشکال ریشه ای تقسیم می کند.)

NLP معنایی شامل استفاده و معنی پشت کلمات است. برای درک معنی و ساختار جملات از الگوریتم ها استفاده می کند. تکنیک هایی که NLP با معنی شناسی به کار می برد عبارتند از:

    عدم تفسیر کلمه (که معنای کلمه را براساس متن به دست می آورد)
    به رسمیت شناختن موجودیت (که مشخص کننده کلماتی است که می توانند در گروهها طبقه بندی شوند)
    تولید زبان طبیعی (که از یک پایگاه داده برای تعیین استفاده می کند) استفاده می کند.

رویکردهای فعلی NLP مبتنی بر یادگیری عمیق است، نوعی هوش مصنوعی که در داده ها از الگوهای موجود برای بهبود درک برنامه استفاده و استفاده می کند. مدلهای یادگیری عمیق برای آموزش و شناسایی همبستگی های مرتبط به مقادیر زیادی از داده های برچسب نیاز دارند و جمع آوری این نوع مجموعه داده های بزرگ یکی از اصلی ترین موانع NLP در حال حاضر است. رویکردهای اولیه به NLP شامل رویکرد مبتنی بر قوانین است، که در آن الگوریتم های یادگیری ماشین ساده تر گفته شده است که چه کلماتی و عباراتی را برای جستجو در متن جستجو می کنند و هنگامی که این عبارات ظاهر می شوند پاسخ های خاص داده می شوند. اما یادگیری عمیق یک رویکرد انعطاف پذیر و شهودی است که در آن الگوریتم ها یاد می گیرند قصد سخنرانان را از بسیاری از نمونه ها مشخص کنند، تقریباً مانند این که کودک چگونه زبان انسانی را یاد بگیرد.

سه ابزاری که معمولاً برای NLP استفاده می شود شامل NLTK ،Gensim و Intel NLP Architect است. NTLK، ابزار زبان طبیعی، یک ماژول پایتون اوپن سورس با مجموعه داده ها و آموزش است. Gensim یک کتابخانه پایتون برای مدل سازی موضوع و نمایه سازی اسناد است. Intel NLP Architect همچنین یکی دیگر از کتابخانه های پایتون برای یادگیری ژرفای توپولوژی ها و تکنیک ها است.

کاربرد پردازش زبان طبیعی

کاربرد پردازش زبان طبیعی شامل تجزیه و تحلیل، درک و در نهایت تولید پاسخ برای ایجاد ارتباط با سیستم ها با استفاده از انسان و در عوض از زبان های رایانه ای برای متن می باشد. NLP اغلب از معنایی (مردم، مکانها، اشیا) مفاهیم (کلمات و عباراتی که بیانگر یک ایده خاص است)، موضوعات (گروه هایی از مفاهیم همزمان) یا احساسات (مثبت، منفی، بی طرف) برای تجزیه جملات برای اشخاص استفاده می کند. امروز NLP در ابزار تحلیلی متن و رسانه های اجتماعی برای تجزیه و تحلیل موضوعات و نظرات استفاده می شود. یک مورد محبوب برای NLP در حال حاضر تجزیه و تحلیل توییت ها یا مرور سایت ها برای بازخورد محصولات است. به عنوان مثال، یک بخش بازاریابی برای یک شرکت الکترونیکی ممکن است یک کمپین برای شارژر های قابل حمل جدید با قیمت مناسب براساس فروش را راه اندازی کند. با این حال، در واقعیت ممکن است مشتری محصول را دوست نداشته باشد و ممکن است از آن استفاده کند. اگر شرکت بتواند آن توییت ها و نظرات را با استفاده از فناوری های NLP تجزیه و تحلیل و بررسی کند، قادر به درک آنچه مردم در مورد آن صحبت می کنند، احساسات آنها (مثبت، منفی، بی طرف) است. اگرچه تجزیه و تحلیل متن برای بازاریابی بسیار مهم است، اما استفاده دیگر از طبیعی پردازش زبان برای تولید زبان برای فعال کردن ارتباط با سیستم ها با استفاده از زبان بشر این در برنامه های تعاملی مانند چت بات ها یا موارد دیگر یافت می شود. برنامه های کاربردی مشتری، مانند مسیریابی مشتری به یک عامل خاص بر اساس وضعیت و آنچه گفته شد.

با NLP می توان کارهای خاصی مانند گفتار خودکار و نوشتن متن خودکار را در زمان کمتری انجام داد. به دلیل وجود داده های بزرگ متن در اطراف ما، چرا ما از رایانه ها تمایل و توانایی بی رویه برای اجرای چندین الگوریتم برای انجام کارها در هیچ زمان استفاده نمی کنیم. این کارها شامل برنامه های دیگر NLP مانند خلاصه خودکار (برای تولید خلاصه متن داده شده) و ترجمه ماشینی (ترجمه یک زبان به زبان دیگر) می باشد. ترجمه ماشین یک برنامه عظیم برای NLP است که به ما امکان می دهد موانع برقراری ارتباط با افراد از سراسر جهان را بر طرف کنیم و همچنین کتابچه های راهنمای فنی و کاتالوگ هایی که به زبان خارجی نوشته شده است را درک کنیم. Google Translate هر روز توسط 500 میلیون نفر برای درک بیش از 100 زبان جهان استفاده می شود. فناوری پردازش زبان طبیعی حتی برای نگهداری هواپیماها نیز مورد استفاده قرار می گیرد. این مکانیک نه تنها می تواند به مکانیک اطلاعات در کتابچه های راهنمای هواپیماهای عظیم کمک کند بلکه می تواند در توصیف مشکلات گزارش شده بصورت کلامی یا دست نوشته شده از خلبانان و انسانهای دیگر نیز معنی پیدا کند. اگرچه این مسئله پیچیده است، حتی کارهایی انجام می شود که به کمک پردازش زبان طبیعی در زمینه کار پیش بینی پلیس برای مشخص کردن انگیزه در جرایم وجود داشته باشند.

از آنجا که رهبران صنعت همچنان به آزمایش و توسعه پیشرفتهای در زمینه پردازش زبان طبیعی مانند تقسیم الکسا آمازون با استفاده از یک شبکه عصبی برای انتقال یادگیری می پردازند، می توان انتظار داشت که NLP در آینده نزدیک حتی بهتر و تأثیرگذارتر برای تجارت باشد.

پردازش زبان طبیعی نیروی محرکه برنامه های متداول زیر است:

    برنامه های ترجمه زبان مانند Google Translate
    پردازنده های Word مانند Microsoft Word و Grammarly که از NLP استفاده می کنند تا دقت گرامری متن ها را بررسی کنند.
    برنامه های پاسخ دهی صدای تعاملی (IVR) که در مراکز تماس برای پاسخ به درخواست های کاربران خاص استفاده می شوند.
    برنامه های دستیار شخصی مانند OK Google ،Siri ،Cortana و Alexa.

پردازش زبان طبیعی در پایتون

مجموعه ابزار زبان طبیعی (NLTK) محبوب ترین کتابخانه برای پردازش زبان طبیعی (NLP) است که در پایتون نوشته شده است و جامعه بزرگی در پشت آن وجود دارد. NLTK همچنین یادگیری بسیار آسان است، در واقع ساده ترین کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) است که شما استفاده خواهید کرد. اگر از Windows یا Linux یا Mac استفاده می کنید، می توانید NLTK را با استفاده از pip نصب کنید:

$ pip install nltk

برای بررسی اینکه NLTK به درستی نصب شده است می توانید ترمینال پایتون را باز کرده و موارد زیر را تایپ کنید:

Import nltk

اگر همه چیز خوب پیش برود، این بدان معنی است که کتابخانه NLTK را با موفقیت نصب کرده اید.

پس از نصب NLTK، باید بسته های NLTK را با اجرای کد زیر نصب کنید:

import nltk
nltk.download()

با استفاده از دانلودر NLTK می تواند انتخاب کند که چه بسته هایی را باید نصب کند. شما می توانید تمام بسته ها را نصب کنید زیرا اندازه های کوچک دارند، بنابراین مشکلی وجود ندارد.essing | NLP) غیرممکن است. با مطالعه این مطلب به فراگیری اینکه NLP چیست می‌پردازیم و درمی‌یابیم که چطور ان ال پی می‌تواند باعث اثرگذاری بیشتر کسب و کارها شود و همچنین به محبوبیت تکنیک‌ها و مثال‌های NLP نیز پی خواهیم برد. در آخر نشان خواهیم داد که چطور می‌توان از ابزارهای NLP به راحتی استفاده و مسیر حرفه‌ای تحلیل داده‌های زبانی را آغاز کرد.
فهرست مطالب این نوشته
NLP چیست ؟
چرا NLP مهم است؟
چالش‌های NLP چیست؟
NLP چگونه کار می کند؟
معرفی فیلم های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین
الگوریتم های NLP چیست ؟
نمونه هایی از تکنیک ها و روش های NLP
کاربرد های NLP چیست؟
برترین ابزار های NLP برای شروع چیست؟
تکامل NLP
نکات پایانی
NLP چیست ؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه‌ای از «هوش مصنوعی» (AI) است و به ماشین‌ها در درک و پردازش زبان انسان‌ها کمک می‌کند، تا آن‌ها بتوانند به‌صورت خودکار وظایف تکراری را انجام دهند. به عنوان مثال این وظایف شامل «ترجمه ماشینی» (Machine Translation)، «خلاصه سازی» (Summarization)، «طبقه‌بندی» (Classification) و «تصحیح املا» (Spell Checker) می‌شوند.

همان‌طور که گفته شد، پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل وجه اشتراک‌ با حوزه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning | ML) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning | DL) می‌شود؛ به طوری که برای پیاده‌سازی و انجام پردازش زبان طبیعی، برخی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مورد نیاز هستند.

nlp در هوش مصنوعی

به عنوان مثال «تحلیل احساسات» (Sentiment Analysis) را در نظر بگیرید که در آن از پردازش زبان طبیعی برای تشخیص احساسات در متن استفاده می‌شود. این فرایند دسته‌بندی، یکی از محبوب‌ترین روش‌ها در حوزه NLP است که اغلب توسط کسب و کارها برای تشخیص خودکار احساسات نسبت به برندهای تجاری در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل این تعاملات می‌تواند به برندها کمک کند تا مسائل فوری مشتری را که باید سریعا به آنها پاسخ دهند، شناسایی کنند یا بتوانند بر رضایت‌مندی کلی مشتری نظارت داشته باشند.
آموزش مبانی یادگیری عمیق
فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق
دیدن فیلم آموزشی
NLP مخفف چیست؟

NLP مخفف «Natural Language Processing» یعنی «پردازش زبان طبیعی» است. توسعه‌دهندگان این رشته تلاش می‌کنند تا با فهماندن زبان طبیعی انسان با استفاده از هوش مصنوعی به ماشین‌های کامپیوتری، گامی بزرگ برای پیشرفت بردارند. زیرا در صورت درک زبان انسان توسط ماشین‌ها بوسیله ان ال پی، بسیاری از کسب و کارها و پروژه‌ها و حتی زندگی روزمره انسان‌ها تحت تاثیر قرار می‌گیرد و روند رو به رشدی خواهد داشت.
چرا NLP مهم است؟

یکی از دلایل اصلی اهمیت NLP برای کسب و کارها این است که می‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی مانند نظرات رسانه‌های اجتماعی، بلیط‌های پشتیبانی مشتری، دیدگاه‌های آنلاین، گزارش‌های خبری و موارد دیگر استفاده کرد. همه داده‌های کسب و کارها دارای انبوهی از شواهد ارزشمند هستند و NLP می‌تواند به کسب و کارها در کشف فوری آن شواهد کمک کند. NLP این کار را با کمک ماشین‌هایی که زبان انسان را درک می‌کنند، به روشی سریع‌تر، دقیق‌تر و سازگارتر از عوامل انسانی انجام می‌دهد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ابزارهای NLP داده‌ها را بلادرنگ، ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته پردازش و شاخص‌های یکسانی را برای همه داده‌های شما اعمال می‌کنند. بنابراین می‌توان اطمینان حاصل کرد که نتایج بدست آمده دقیق و خالی از تناقض‌ هستند. زمانی ابزارهای NLP می‌توانند بفهمند که بخشی از متن درباره چیست، و حتی مواردی مثل احساسات آن را اندازه‌گیری کنند، کسب و کارها می‌توانند شروع به اولویت‌بندی و سازماندهی داده‌های خود کنند، به‌طوریکه مناسب و مطابق با نیازهایشان باشد.
چالش‌های NLP چیست؟

با وجود چالش‌های فراوان پردازش زبان طبیعی، مزایای NLP برای کسب و کارها به حدی است که NLP را به یک زمینهٔ سرمایه‌گذاری ارزشمند تبدیل می‌کند. با این حال، می‌بایست پیش از شروع یادگیری NLP نسبت به این چالش‌ها آگاهی داشته باشیم.

زبان انسانی پیچیده، مبهم، بی‌نظم و متنوع است. بیش از ۶۵۰۰ زبان در جهان وجود دارد که هر کدام از آن‌ها قوانین سینتکسی و معنایی خاص خود را دارند. حتی خود انسان‌ها نیز برای درک کامل زبان دچار مشکل هستند. بنابراین برای اینکه ماشین‌ بتواند زبان طبیعی را درک کند، زبان طبیعی ابتدا باید به چیزی تبدیل شود که توسط رایانه‌ها قابل تفسیر باشد.

در NLP، تحلیل‌های سینتکسی و معنایی برای درک ساختار دستوری یک متن و شناسایی چگونگی ارتباط کلمات با یکدیگر در یک زمینه معین، امری کلیدی است. اما تبدیل متن به چیزی که توسط رایانه قابل تفسیر باشد، پیچیده است. دانشمندان داده باید ابزارهای NLP را به نحوی آموزش دهند تا فراتر از تعاریف و ترتیب کلمات، الگوریتم NLP برای درک بافت و مفهوم متن، به ابهامات کلمه‌ای و سایر مفاهیم پیچیده مرتبط با زبان انسانی توجه کند.

پردازش زبان طبیعی چیست

وجود تعدادی از چالش‌های NLP این واقعیت را اثبات می‌کند که زبان طبیعی، همیشه در حال تکامل و تا حدی مبهم است. این چالش‌ها عبارتند از:

    «صحت» (Precision): از دیرباز کامپیوترها نیاز داشتند تا انسان‌ها با زبان برنامه نویسی دقیق، بدون ابهام و بسیار ساختار یافته یا از طریق تعداد محدودی از دستورات صوتی به وضوح بیان شده با آن‌ها صحبت کنند. به هرحال گفتار انسان همیشه دقیق نیست؛ اغلب مبهم است و ساختار زبانی می‌تواند به بسیاری از متغیرهای پیچیده از جمله زبان عامیانه، گویش‌های منطقه‌ای و بافت اجتماعی بستگی داشته باشد.
    لحن صدا و «تصریف» (Inflection): NLP هنوز کامل نشده است. برای نمونه، «تحلیل معنایی» (Semantic Analysis) هنوز می‌تواند یک چالش باشد. از جمله مشکلات و چالش‌های دیگر NLP می‌توان به این واقعیت اشاره کرد که استفاده انتزاعی از زبان معمولاً برای برنامه‌های کامپیوتری دشوار است. به عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی به راحتی «طعنه» را متوجه نمی‌شود. این موضوعات معمولاً مستلزم درک کلمات مورد استفاده و مضمون آن‌ها در مکالمه است. به عنوان نمونه‌ای دیگر، یک جمله بسته به اینکه گوینده روی کدام کلمه یا هجا تاکید می‌کند، می‌تواند معنا را تغییر دهد. الگوریتم‌های NLP ممکن است تغییرات ظریف اما مهم در لحن را در هنگام انجام تشخیص گفتار از دست بدهند. لحن و انحراف گفتار نیز ممکن است بین لهجه‌های مختلف متفاوت باشد، که تجزیه آن برای الگوریتم چالش‌برانگیز است.
    استفاده رو به رشد از زبان: پردازش زبان طبیعی نیز با این واقعیت به چالش کشیده شده است که زبان و نحوه استفاده مردم از آن، به طور مداوم در حال تغییر است. اگرچه قوانینی برای زبان وجود دارد، اما اینطور نیست که این قوانین را روی سنگ نوشته باشند و قابل تغییر نباشند بنابراین، در طول زمان در معرض تحولات زیادی قرار می‌گیرند. قوانین محاسباتی سختی که اکنون کار می‌کنند، ممکن است با تغییر ویژگی‌های زبان دنیای واقعی در طول زمان منسوخ شوند.

آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python
فیلم آموزش تجزیه و تحلیل و آماده سازی داده ها با پایتون Python
دیدن فیلم آموزشی
ابهامات زبان طبیعی برای پردازش های کامپیوتری

سیستم‌های کامپیوتری درکی از کلمات ندارند و برای فهماندن معانی هر کلمه به ماشین‌ها، راه دشواری پیش روی توسعه‌دهندگان است. به عنوان نمونه‌ای طنز به تصویر بالا نگاهی بیاندازید، یک ماشین چطور می‌تواند تفاوت بین دو مفهوم مختلفی که می‌توان از جمله «I am a huge metal fan» برداشت کرد را متوجه شود، زیرا از این جمله هم می‌توان برداشت کرد که یک پنکه فلزی بزرگ دارد خودش را معرفی می‌کند و هم ممکن است منظور این باشد که شخصی طرفدار پر و پا قرص موسیقی متال است. گنگ بودن ذاتی زبان طبیعی انسان، چالش بزرگی برای ماشین‌ها به حساب می‌آید که متخصصان این حوزه همچنان در پی پیدا کردن راه‌حل هایی برای این موضوع هستند.
مطلب پیشنهادی:
ساخت هوش مصنوعی — آموزش کامل رایگان + نمونه پروژه
شروع مطالعه
NLP چگونه کار می کند؟

پس از دانستن چیستی NLP، به سراغ نحوه کارکرد آن می‌رویم. در پردازش زبان طبیعی، زبان انسانی به تکه‌هایی تقسیم می‌شود به نحوی که بتوان ساختار دستوری جملات و معنای کلمات را در آن تکه متن با توجه به زمینه مفهومی متن، مورد تجزیه و تحلیل قرار داده و درک کرد. این به رایانه‌ها کمک می‌کند تا متن گفتاری یا نوشتاری را به همان روش انسان خوانده و درک کنند. وظایف پیش‌پردازش اساسی‌ای که دانشمندان داده می‌بایست انجام دهند تا ابزارهای NLP بتوانند زبان انسانی را درک کنند، عبارت است از:

    واحدسازی (Tokenization): متن را به واحدهای معنایی کوچکتر یا بندهای منفرد تقسیم می‌کند.

Tokenization چیست

    برچسب‌گذاری نقش کلمات (Part-Of-Speech tagging): کلمات را به عنوان اسم، فعل، صفت، قید، ضمایر و غیره علامت‌گذاری می‌کند.

Part-Of-Speech tagging چیست

    بن‌واژه‌سازی (Lemmatization) و ریشه‌یابی (Stemming): کلمات را با تبدیل آن‌ها به شکل و فرم ریشه، استانداردسازی می‌کند.

Lemmatization و Stemming چیست

    حذف کلمات توقف (Stop Words): فیلتر کردن کلمات متداول که اطلاعات کم یا غیریکتایی را اضافه می‌کنند.

Stop Words چیست

در این صورت ابزارهای NLP می‌توانند متن را به چیزی تبدیل کنند که یک رایانه بتواند آن را درک کند. مرحله بعدی، ساخت یک الگوریتم ان ال پی شرح داده خواهد شد. به نظر شما الگوریتم مناسب برای حل مسائل NLP چیست ؟
معرفی فیلم های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین

برای یادگیری هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی مجموعه‌ای آموزشی شامل چندین دوره مختلف در فرادرس ایجاد شده است که با استفاده از آن‌ها علاقه‌مندان می‌توانند این مباحث را به گونه‌ای کاربردی و جامع یاد بگیرند. در این مجموعه، دوره‌های عملی و تئوری بسیاری وجود دارد که برای یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون یا متلب می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. علاوه بر آن، بیش از ۴۰ دوره آموزشی با موضوعات مختلف هوش مصنوعی مثل شبکه‌های عصبی، سیستم‌های فازی، داده کاوی، بهینه‌سازی، الگوریتم ژنتیک، خوشه‌بندی، انتخاب ویژگی، هوش مصنوعی توزیع شده، دسته‌بندی، بازشناسی الگو و بسیاری از موارد دیگر در این مجموعه در دسترس هستند.

    برای دسترسی به همه دوره‌های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین فرادرس + اینجا کلیک کنید.

به ادامه مطلب و ارائه توضیحاتی پیرامون الگوریتم‌های NLP می‌پردازیم.
الگوریتم های NLP چیست ؟

پس از دانستن چیستی NLP و «پیش‌پردازش داده‌ها» (Pre-processed)، وقت آن رسیده است که به مرحله بعدی برویم؛ یعنی ساخت یک الگوریتم ان ال پی و آموزش آن به نحوی که بتواند زبان طبیعی را تفسیر کرده و وظایف خاصی را انجام دهد. دو الگوریتم اصلی برای حل مسائل NLP عبارت است از:

    «رویکرد مبتنی بر قانون» (Rule-based Approach): سیستم‌های مبتنی بر قانون، به قوانین دستوری دست‌سازی که توسط متخصصان زبان شناسی یا «مهندسان دانش» (Knowledge Engineer) ایجاد می‌شود، متکی هستند. این اولین رویکرد برای ساخت الگوریتم های NLP بود و در حال حاضر هم امروزه بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند.
    «الگوریتم‌های یادگیری ماشین» (Machine Learning Algorithms): از طرف دیگر، مدل‌های یادگیری ماشین، مبتنی بر روش‌های آماری هستند و یاد می‌گیرند که پس از دریافت نمونه‌ها (داده‌های آموزشی) وظایف خاصی را انجام دهند.

آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم های یادگیری ماشین
فیلم آموزش کتابخانه scikit-learn در پایتون – الگوریتم های یادگیری ماشین
دیدن فیلم آموزشی

بزرگترین مزیت الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانایی آن‌ها برای یادگیری با اتکا به خود است. در اینجا لازم نیست قوانین دستی تعریف شوند. در عوض ماشین‌ها از داده‌های قبلی دانش را فرا می‌گیرند تا متکی بر خود پیش‌بینی کنند و در نتیجه این روش‌ها امکان انعطاف‌پذیری بیشتری را فراهم می‌کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای یادگیری و فهمیدن رابطه میان ورودی‌ها و خروجی‌ها، داده‌های آموزش و خروجی‌های (برچسب‌ها) متناظر آن‌ها را دریافت می‌کند. سپس ماشین، از روش‌های تجزیه و تحلیل آماری برای ساختن یک "بانک دانش" استفاده می‌کند و پیش از آن‌که داده‌های از پیش دیده‌نشده (متون جدید) را پیش‌بینی کند، تشخیص می‌دهد که کدام یک از ویژگی‌ها (Features)، نمود بهتری برای متن هستند.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ان ال پی
نمونه هایی از تکنیک ها و روش های NLP

پردازش زبان طبیعی شما را قادر می‌سازد تا اعمال مختلفی از جمله طبقه‌بندی متن و استخراج قطعاتی از داده‌های مرتبط، تا ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر و خلاصه‌سازی قطعات طولانی متن را انجام دهید.
طبقه‌بندی متن (Text Classification)

طبقه‌بندی متن یکی از اصلی‌ترین وظایف NLP است و از تخصیص دسته‌ها (برچسب‌ها) به متن بر اساس محتوای آن تشکیل می‌شود. مدل‌های طبقه‌بندی می‌توانند اهداف مختلفی داشته باشند، برای مثال به موارد تحلیل احساسات، «طبقه‌بندی موضوعی» (Topic Classification) و «تشخیص قصد و قرض» (Intent Detection) اشاره خواهیم کرد و در ادامه توضیح مفصل‌تری درباره هر یک می‌دهیم.
آموزش پردازش زبان های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK
فیلم آموزش پردازش زبان های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK
دیدن فیلم آموزشی
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

تحلیل احساسات فرآیند بررسی عواطف موجود در متن و طبقه‌بندی آنها به عنوان مثبت، منفی یا خنثی است. با اجرای تجزیه و تحلیل احساسات در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، دیدگاه‌های محصول، نظرسنجی‌های (Net Promotor Score | NPS) و بازخورد مشتریان، کسب‌وکارها می‌توانند شواهد ارزشمند بودن سرمایه خود را درباره چگونگی درک برند آن‌ها توسط مشتریان دریافت کنند.

مجهز بودن به NLP، یک طبقه‌بندی احساسات می‌تواند تفاوت ظریفی که در هر نظر و عقیده‌ای وجود دارد را درک کند، و به طور خودکار دیدگاه‌ها را به عنوان مثبت یا منفی برچسب‌گذاری کند. تصور کنید یک جهش ناگهانی از نظرات منفی درباره برند شما در رسانه‌های اجتماعی شکل گرفته باشد، ابزارهای تحلیل احساسات توانایی تشخیص این اتفاقات را به سرعت دارند، و با استفاده از آن‌ها می‌توان از بروز مشکلات بزرگ‌تر جلوگیری کرد.
تحلیل احساسات nlp
طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification)

طبقه‌بندی موضوعی از شناسایی موضوع یا مبحث اصلی داخل متن و اختصاص تگ‌های از پیش تعریف شده برای آن‌ها تشکیل می‌شود. برای آموزش مدل طبقه‌بندی کننده موضوع خود، نیاز به آشنایی با تجزیه و تحلیل داده‌ها دارید، بنابراین می‌توانید دسته‌بندی‌های مربوطه را تعریف کنید. برای مثال، ممکن است در یک شرکت نرم‌افزاری مشغول باشید و تعدادی زیادی بلیط پشتیبانی مشتری دریافت کنید که به مشکلات فنی، قابلیت استفاده و درخواست‌های ویژگی اشاره می‌کند. در این مورد ممکن است برچسب‌ها به عنوان اشکالات، ویژگی‌ها، درخواست‌ها، «طراحی تعامل/تجربه کاربری» (UX/IX | User Experience/Interaction Design) تعریف شوند.

طبقه بندی موضوعی nlp
تشخیص قصد (Intent Detection)

تشخیص قصد شامل شناسایی مفهوم، منظور و هدف پشت یک متن است. یک راه بسیار خوب برای مرتب‌سازی خروجی پاسخ‌های ایمیل فروش، براساس علاقه‌مندی، نیاز به اطلاعات بیشتر، لغو اشتراک، برگشتن زدن و غیره است. برچسب علاقه‌مندی می‌تواند به شما کمک کند تا به محض اینکه ایمیلی وارد صندوق ورودی شما شد، پتانسیل بالقوه فرصت فروش را پیدا کنید.
استخراج متن (Text Extraction)

نمونه دیگری از استفاده‌های NLP در استخراج متن وجود دارد، که شامل بیرون کشیدن قطعات خاصی از داده‌هایی است که قبلاً در یک متن وجود داشتند. این یک راه عالی برای خلاصه‌سازی خودکار متن یا پیدا کردن اطلاعات کلیدی است. رایج‌ترین نمونه‌های مدل‌های استخراج عبارت از «استخراج کلمات کلیدی» (Keyword Extraction) و «تشخیص موجودیت‌های نامدار» (Named Entity Recognition | NER) است که در ادامه توضیحات بیشتری درمورد آن‌ها خواهیم خواند.
استخراج کلمات کلیدی (Keyword Extraction)

استخراج کلمات کلیدی به‌طور خودکار مهمترین کلمات و عبارات داخل یک متن را بیرون می‌کشد. این مسئله برای شما قابلیت دسته‌بندی از پیش نمایش محتوا و موضوعات اصلی آن، بدون نیاز به خواندن هر قطعه را فراهم می‌کند.
استخراج کلمات کلیدی nlp
تشخیص موجودیت های نامدار Named Entity Recognition (NER)

تشخیص موجودیت‌های نامدار، امکان استخراج نام افراد، شرکت‌ها، مکان‌ها و سایر موارد را از داخل داده‌ها می‌دهد.
تشخیص موجودیت های نامدار nlp
ترجمه ماشینی (Machine Translation)

این یکی از اولین مشکلاتی بود که محققان NLP به آن پرداختند. ابزارهای ترجمه آنلاین (مانند Google Translate) از تکنیک‌های مختلف پردازش زبان طبیعی برای دستیابی به سطوح انسانی از دقت در ترجمه گفتار و متن به زبان‌های مختلف استفاده می‌کنند. مدل‌های مترجم سفارشی می‌توانند برای به حداکثر رساندن دقت نتایج یک حوزه خاص آموزش داده شوند.
ترجمه ماشینی nlp
مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)

مدل سازی موضوعی بسیار شبیه طبقه‌بندی موضوعی است. این نمونه از پردازش زبان طبیعی با گروه‌بندی متن‌ها بر اساس کلمات و عبارات مشابه، موضوعات مرتبط را در یک متن پیدا می‌کند. از آنجایی که نیازی به ایجاد لیستی از تگ‌های از پیش تعریف شده یا برچسب‌گذاری هیچ داده‌ای ندارید، زمانی که هنوز با داده‌های خود آشنا نیستید، مدل‌سازی موضوعی گزینه مناسبی برای تجزیه و تحلیل کندوکاوانه در متن است.
مدل سازی موضوعی nlp
تولید زبان طبیعی در NLP چیست ؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تولید زبان طبیعی، به اختصار NLG، یکی از وظایف پردازش زبان طبیعی است که شامل تحلیل داده‌های بدون ساختار است و از آن به عنوان ورودی خودکار برای ساختن محتوا استفاده می‌شود. از کاربردهای این مورد می‌توان به تولید پاسخ‌های خودکار، نوشتن ایمیل و حتی کتاب اشاره کرد.
تولید زبان طبیعی nlp
کاربرد های NLP چیست؟

پردازش زبان طبیعی به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا داده‌های بدون ساختار مانند ایمیل، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصول، نظرسنجی‌های آنلاین و بلیط‌های پشتیبانی مشتری را تحلیل و درک کنند و اطلاعات ارزشمندی را برای ارتقاء فرایندهای تصمیم‌گیری خود بدست آورند. شرکت‌ها همچنین پس از دانستن اینکه NLP چیست، از آن برای خودکارسازی وظایف روزمره، کاهش زمان، هزینه و در نهایت کارآمدتر شدن، استفاده می‌کنند. در ادامه چند نمونه از کاربردهای NLP در مشاغل را بررسی خواهیم نمود.
تحلیل خودکار بازخورد مشتریان در NLP چیست ؟

تجزیه و تحلیل خودکار بازخورد مشتری برای دانستن اینکه مشتریان دربارهٔ محصول شما چه فکری می‌کنند ضروری است. با این حال، پردازش این داده‌ها ممکن است دشوار باشد. NLP می‌تواند به شما در استفاده از داده‌های کیفی در نظرسنجی‌های آنلاین، بررسی محصول یا پست‌های رسانه های اجتماعی کمک کند و برای بهبود تجارت خود اطلاعات کسب کنید.

به عنوان مثال، شاخص «NPS | Net Promoter Score» اغلب برای اندازه‌گیری رضایت مشتری‌ها استفاده می‌شود. در مرحله اول، از مشتریان خواسته می شود که از صفر تا ده، شرکتی را بر اساس اینکه احتمالاً آن را به یک دوست توصیه می‌کنند، امتیازدهی کنند (امتیازهای پایین به عنوان دفع‌کننده‌ها، امتیاز متوسط به عنوان خنثی و امتیازات بالا به عنوان ترویج‌کننده‌ها طبقه‌بندی می‌شوند). سپس با یک سؤال پایان‌باز، دلایل نمره خود را از مشتریان می‌پرسند.

با استفاده از یک طبقه‌بندی‌کننده موضوع NLP، می‌توانید هر پاسخ پایان‌باز را به گروه‌هایی مانند UX محصول، پشتیبانی مشتری، سهولت استفاده و غیره برچسب گذاری کنید، سپس، این داده‌ها را در دسته‌های ترویج‌کننده، دفع‌کننده و خنثی طبقه‌بندی کنید تا ببینید که هر دسته در کدام گروه شایع‌تر است:

در این مثال، در بالا، نتایج نشان می‌دهد که مشتریان از جنبه‌هایی مانند سهولت استفاده و UX محصول بسیار راضی هستند (از آنجا که بیشتر این پاسخ‌ها از طرف ترویج‌کننده‌ها هستند)، در حالی که از سایر ویژگی‌های محصول رضایت چندانی ندارند.
عملیات خودکار پشتیبانی از مشتری در NLP چیست ؟

کسب و کارها از مدل‌های NLP برای خودکارسازی وظایف خسته‌کننده و وقت‌گیر در زمینه‌هایی مانند خدمات مشتریان استفاده می‌کنند. این منجر به فرآیندهای کارآمدتری می‌شود و نمایندگان پشتیبانی، زمان بیشتری را برای تمرکز روی آنچه مهم است، یعنی «ارائه تجربهٔ پشتیبانی برجسته» صرف خواهند کرد. اتوماسیون خدمات مشتری با استفاده از ان ال پی مجموعه‌ای از فرآیندها، از مسیریابی تیکت‌ها به مناسب‌ترین فرد گرفته تا استفاده از چت‌بات برای حل سؤالات مکرر را شامل می‌شود. در ادامه چند مثال در این خصوص ارائه شده است.

    مدل‌های طبقه‌بندی متن به شرکت‌ها امکان می‌دهد تیکت‌های پشتیبانی را بر اساس معیارهای مختلف، مانند موضوع، احساسات یا زبان برچسب‌گذاری کرده و تیکت به مناسب‌ترین نمایندهٔ پشتیانی ارسال شود. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک ممکن است از یک طبقه‌بندی‌کننده موضوع استفاده کند تا تیکت پشتیبانی به مشکل حمل و نقل، کالای گمشده یا کالای برگشتی از سایر دسته‌ها تفکیک شود.
    همچنین می‌توان از طبقه‌بندها برای تشخیص فوریت در بلیط‌های پشتیبانی مشتری با شناخت عباراتی مانند "در اسرع وقت، بلافاصله یا همین حالا" استفاده کرد و این امر به نمایندگان پشتیبانی اجازه می‌دهد که ابتدا این موارد را بررسی کنند.
    تیم‌های پشتیبانی مشتری به طور فزاینده‌ای از چت‌بات‌ها برای رسیدگی به سؤالات روزمره استفاده می‌کنند. این امر باعث کاهش هزینه‌ها می‌شود و نمایندگان پشتیبانی را قادر می‌سازد تا بیشتر روی وظایفی تمرکز کنند که نیاز به شخصی‌سازی بیشتری دارند و در نتیجه زمان انتظار مشتری کاهش می‌یابد.

کاربرد های nlp
برترین ابزار های NLP برای شروع چیست؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

پردازش زبان طبیعی یکی از پیچیده‌ترین زمینه‌های هوش مصنوعی است. اما نیازی به ورود مستقیم در بسیاری از وظایف NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا استخراج کلمات کلیدی ندارد. ابزارهای آنلاین پردازش زبان طبیعی بسیاری وجود دارند که پردازش زبان را در دسترس همه قرار می‌دهند و این امکان را فراهم می‌کنند که حجم زیادی از داده‌ها به روشی بسیار ساده و بصری تجزیه و تحلیل شوند.

پلتفرم‌های «نرم‌افزار به عنوان یک سرویس» (SaaS) جایگزین‌های بسیار خوبی برای کتابخانه‌های منبع باز هستند، زیرا آنها راه‌حل‌های آماده‌ استفاده‌ای را ارائه می‌دهند که اغلب برای به‌کارگیری، بسیار آسان هستند و به برنامه‌نویسی یا دانش یادگیری ماشین احتیاج ندارند.
آموزش یادگیری ماشین
فیلم آموزش یادگیری ماشین
دیدن فیلم آموزشی

بیشتر این ابزارها، APIهای NLP‌ خود را برای زبان برنامه‌نویسی پایتون ارائه می‌دهند که تنها با وارد کردن چند خط کد در کد منبع، با برنامه‌های روزمرهٔ خود، قابلیت ادغام دارند. چند مورد از بهترین ابزارهای SaaS پردازش زبان طبیعی عبارتند از:

    Google Cloud NLP
    IBM Watson
    Aylien
    Amazon Comprehend
    MeaningCloud

انتخاب ابزار NLP، بستگی به احساس راحتی هنگام استفاده از آن و وظایفی دارد که می‌خواهید انجام دهید. به عنوان مثال، Google Cloud NLP مجموعه‌ای از ابزارهای NLP بدون نیاز به کد را ارائه می‌دهد که به راحتی برای کاربران قابل استفاده است. پس از فراگیری این ابزارها، می‌توان یک مدل یادگیری ماشین سفارشی ساخت و آن را با معیارهای خود آموزش داد تا نتایج دقیق‌تری بدست آید.

nlp چیست

در بخش بعدی مطلب NLP چیست به بحث تکامل NLP در طول زمان پرداخته شده است.
تکامل NLP

پردازش زبان طبیعی ریشه در رشته‌های مختلفی، از جمله علوم کامپیوتر و زبان‌شناسی محاسباتی دارد که به اواسط قرن بیستم باز می‌گردند. تکامل این حوزه شامل نقاط عطف زیر است:

    دهه ۵۰ میلادی: ریشه‌های پردازش زبان طبیعی به این دهه باز می‌گردد، هنگامی که آلن تورینگ، تست تورینگ را به منظور بررسی هوشمندی رایانه‌ها توسعه داد. این آزمایش شامل تفسیر خودکار و توسعهٔ زبان طبیعی به عنوان معیار هوشمندی بود.
    دهه‌های ۵۰ تا ۹۰ میلادی: NLP تا حد زیادی مبتنی بر قوانین بود؛ قوانینی دست‌ساز و ساخته‌شده توسط زبان‌شناسان برای تعیین چگونگی پردازش زبان در رایانه‌ها
    دهه ۹۰ میلادی: رویکرد بالا به پایین پردازش زبان طبیعی با یک رویکرد آماری‌تر جایگزین شد، زیرا پیشرفت در محاسبات، این روش را به روشی کارآمدتر برای توسعه فناوری NLP تبدیل کرده بود. رایانه‌ها سریع‌تر شده و می‌توانستند برای تدوین قوانین آماری زبان بدون نیاز به زبان‌شناس‌، مورد استفاده قرار گیرند. پردازش زبان طبیعی مبتنی بر داده، طی این دهه به جریان اصلی تبدیل شد. پردازش زبان طبیعی از یک رویکرد مبتنی بر زبان‌شناسی به یک رویکرد مبتنی بر مهندسی تبدیل شده و به جای آنکه تنها به زبان‌شناسی بپردازد، طیف گسترده‌تری از رشته‌های علمی را ترسیم می‌کند.
    سال‌های ۲۰۰۰ تا ۲۰۲۰ میلادی: مجبوبیت پردازش زبان طبیعی در این سال‌ها به شدت افزایش پیدا کرده است. پس از دانستن این موضوع که NLP چیست و با پیشرفت‌های توان محاسباتی، پردازش زبان طبیعی کاربردهای فراوانی در دنیای واقعی به دست آورده است. امروزه، رویکردهای NLP شامل ترکیبی از زبان‌شناسی کلاسیک و روش‌های آماری است.

ان ال پی نقش مهمی در فناوری و نحوه تعامل انسان با آن دارد. حال پردازش زبان طبیعی، در بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی در هر دو فضای کسب‌کارها و مصرف‌کننده‌ها قابل استفاده است، از این کاربردها می‌توان به چت‌بات‌ها، امنیت سایبری، موتورهای جستجو و تجزیه و تحلیل داده‌های کلان اشاره نمود. بدون درنظر گرفتن چالش‌های آن‌، انتظار می رود NLP همچنان بخش مهمی از صنعت و زندگی روزمره آینده را تشکیل دهد.

همچنین با وجود تمام تردیدها، پردازش زبان طبیعی در زمینه تصویربرداری پزشکی نیز، پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است. برای مثال رادیولوژیست‌ها از هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی بهره می‌برند تا نتایج خود را مرور کرده و آن‌ها را با یکدیگر مقایسه کنند.
آموزش ​اصول و روش های داده کاوی Data Mining
فیلم آموزش ​اصول و روش های داده کاوی Data Mining
دیدن فیلم آموزشی

به این ترتیب در بخش انتهایی مطلب NLP چیست به نکات پایانی اشاره شده است.
نکات پایانی

پردازش زبان طبیعی یکی از امیدوار کننده‌ترین زمینه‌ها در هوش مصنوعی به حساب می‌آید، و در حال حاضر در بسیاری از برنامه‌هایی که ما به‌صورت روزانه از آن‌ها استفاده می‌کنیم، از چت‌بات‌ها گرفته تا موتورهای جستجو، کاربرد دارد. به لطف NLP، کسب و کارها برخی از فرآیندهای روزانه خود را خودکارسازی می‌کنند و از اغلب داده‌های بدون ساختار خود، شواهد عملیاتی‌ای دریافت می‌کنند، که می‌توان برای ایجاد بهبود رضایت مشتری و ارائه تجربیات بهتر آن‌ها از این شواهد استفاده کرد.

باوجود پیچیدگی‌های موجود در NLP،‌ این زمینه به لطف ابزارهای آنلاین روز به روز برای کاربران دست یافتنی‌تر می‌شانجام پروژه های
یادگیری ماشین(machine learning)
داده کاوی(data mining)
تحلیل و آنالیز داده ها
به کمک الگوریتم های
یادگیری با نظارت
رگرسیون(regression)
طبقه بندی(classification)
درخت تصمیم(decision tree) و ..
پردازش متن و زبان طبیعی(NLP)
تحلیل احساسات و ..
طبقه بندی داده های توییتر فارسی با روش BERT
پروژه، پروژه متن کاوی با پایتون / آبان ۱۴, ۱۴۰۱ / انجام پروژه داده کاوی، انجام پروژه داده کاوی با پایتون، انجام پروژه ماشین لرنینگ، انجام پروژه های داده کاوی، انجام پروژه های دانشجویی، انجام پروژه های دانشجویی پایتون، انجام پروژه های دانشجویی داده کاوی، انجام پروژه های متن کاوی، انجام پروژه های یادگیری ماشین، انجام پروژه یادگیری ماشین با پایتون، پردازش زبان طبیعی، پردازش زبان طبیعی nlp، پردازش زبان طبیعی با پایتون، پردازش زبان طبیعی فارسی، پردازش زبان طبیعی فارسی با پایتون، پردازش زبان طبیعی و متن کاوی، پردازش زبان فارسی با پایتون، پردازش زبان های طبیعی، پروژه داده کاوی، پروژه داده کاوی با پایتون، پروژه متن کاوی، تحلیل توییتر، تحلیل داده های توییتر، داده کاوی توییتر، داده کاوی در توییتر، داده های توییتر، شبکه عصبی long short term memory، شبکه عصبی lstm، شبکه عصبی lstm در پایتون، شبکه عصبی بازگشتی lstm، شبکه عصبی مصنوعی، شبکه های عصبی lstm، شبکه های عصبی lstm چیست، متن کاوی، متن کاوی با پایتون، مدل bert، مدل bert چیست، مدل برت، مدل زبانی bert، مراحل انجام پروژه داده کاوی، هزینه انجام پروژه داده کاوی

در این پروژه قصد داریم توییت های فارسی که در زمینه کرونا هستند را با کمک مدل طبقه بند BERT طبقه بندی کنیم. این مجموعه داده شامل 7268 توییت به زبان فارسی در مورد کرونا هستند که از قبل برچسب یا لیبل خورده اند. لیبل های ما در 8 دسته: ‘پرسش’, ‘ترس ‘, ‘تعجب’, ‘خنثی’, ‘خنده’, ‘خوشحالی’, ‘عصبانیت’, ‘غم’ دسته بندی شده اند. هدف از انجام  پروژه این است که بعد از ساخت مدل با روش برت (‌BERT) بتوانیم توییت های جدیدی که منتشر می شوند را بر اساس این 8 دسته تقیسم بندی کنیم.

چالش های ما در انجام این پروژه به دو بخش عمده تقیسم بندی شدند. اول اینکه نسبت لیبل های توییت ها یکسان نبودند. دومی استفاده از روش BERT فارسی بر روی توییت ها بود. پس از اتمام مراحل توانسیتم به دقت 80٪ برسیم که دقت خوبی بر روی این تعداد داده بود.

این پروژه با زبان پایتون با کتابخانه Tensoflow و در محیط گوگل کولب نوشته شده استآموزش پردازش زبان طبیعی Natural Language Processingپردازش زبان طبیعی چیست؟ در این مقاله قصد داریم این موضوع مهم از هوش مصنوعی را برایتان توضیح دهیم. با ما همراه باشید.

زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های بااهمیت در حوزهٔ گستردهٔ علوم رایانه، هوش مصنوعی است، که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنابراین پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است.

فهرست مطالب و عناوین

    درک زبان طبیعی انسان توسط ماشین
    مراحل و کاربردهای پردازش زبان طبیعی
    کاربرد پردازش زبان طبیعی چیست؟
    دیگر مزیت های NLP
    چالش‌های استفاده از پردازش زبان طبیعی
        دقت
        لحن صدا
        تغییرات زبانی
    مطالعه بیشتر

درک زبان طبیعی انسان توسط ماشین

چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است. به تعریف دقیق‌تر، پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک نموده یا آن را تولید نمایند.
مراحل و کاربردهای پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یک روند با چند مرحله است، این مراحل به ترتیب عبارتند از:

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

• یک انسان با یک دستگاه دیجیتالی صحبت می‌کند.
• یک دستگاه صوتی، صدای انسان را ضبط می‌کند.
• دستگاه دیجیتالی، صدای انسان را به متن تبدیل می‌کند.
• متن‌ها پردازش می‌شوند و پاسخ متنی مناسب در نظر گرفته می‌شود.
• پاسخ متنی به شکل صوتی در می‌آید.
• دستگاه فایل صوتی پاسخ را پخش ‌می‌کند.
این مطلب را نیز حتما بخوانید:  پیش پردازش داده ها در داده کاوی چیست؟
کاربرد پردازش زبان طبیعی چیست؟

حوزه NLP، کاربردهای فراوانی دارد. به طور خلاصه، می‌توان به کاربردهای زیر اشاره کرد:

۱. کاربرد در ترجمه‌ی ماشینی مانند: گوگل ترنسلیت
۲. کاربرد در ویرایشگرهای متن مانند Microsoft Word و Google Docs برای تصحیح غلط‌های گرامری، نوشتاری و ویرایشی
۳. پاسخ صوتی تعاملی (Interactive Voice Response یا IVR): از این مورد، در مراکز پاسخ‌گویی به مشتریان، برای پاسخ به سوالات متداول توسط ماشین، استفاده می‌شود.
۴. دستیارهای صوتی مانند کورتانا، سیری، الکسا و …
دیگر مزیت های NLP

• بهبود دقت و کارایی اسناد
• بینش‌های دقیقی را در اختیار می‌گذارد که به دلیل حجم بالای داده‌ها از طرق دیگر قابل دسترسی نیستند.
• سهولت استفاده برای تجزیه‌وتحلیل احساسات
• سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا از چت‌بات‌ها برای تعامل بهتر با مشتریان استفاده کنند.
• دستیارهای شخصی مانند الکسا می‌توانند با استفاده از این امکان به زبان انسان‌ها تعامل کنند.
• توانایی ایجاد خودکار خلاصه‌ای قابل خواندن از یک متن طولانی و پیچیده
چالش‌های استفاده از پردازش زبان طبیعی

برخی چالش‌ها در پردازش زبان طبیعی وجود دارد که بیشتر آن‌ها در این واقعیت خلاصه می‌شود که زبان طبیعی همواره در حال تکامل است و همیشه تا حدی هم مبهم می‌باشد. این چالش ها عبارتند از:
دقت

کامپیوترها نیاز دارند تا انسان با آن‌ها به زبان برنامه‌نویسی که دقیق، صحیح و بدون ابهام باشد، یا از طریق دستورات صوتی صحبت کند. با این حال گفتار انسان همیشه دقیق نیست. اغلب مبهم است و بسته به بافت اجتماعی و منطقه می‌تواند با گویش خاص یا به طور عامیانه بیان شود.
این مطلب را نیز حتما بخوانید:  چگونه فریلنسر موسیقی شویم؟
لحن صدا

پردازش زبان طبیعی هم‌چنان در حال تکامل است. برای مثال تحلیل معنایی می‌تواند هم‌چنان چالش برانگیز باشد. هم‌چنین استفاده‌ی انتزاعی از زبان می‌تواند برای برنامه‌ها دشوار باشد. برای مثال NLP معنای طعنه را نمی‌داند یا بسته به تاکید بر روی هجای خاصی توسط گوینده معنا می‌تواند متفاوت باشد.

الگوریتم های NLP ممکن است چنین نکات ظریفی را تشخیص ندهند و همین موضوع استفاده از آن.ها را در چنین زمینه‌هایی چالش‌برانگیز ساخته است.
تغییرات زبانی

زبان و نحوه‌ی استفاده افراد از آن به سرعت در حال تغییر است. اگر چه قواعد زبانی مشخصی بر هر زبان حاکم است اما تغییرات زبان‌ها اجتناب‌ناپذیر است و همین موضوع سبب شده برخی ویژگی‌های منسوخ یا جدید زبان‌ها استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی را با چالش مواجه سازد.

در این مقاله آموزشی در این باره که پردازش زبان طبی

پروژه های تحلیل آماری
تحلیل اطلاعات پرسشنامه های علوم انسانی و سازمانها
آموزش و انجام تحلیل پروژه های آماری
آموزش نرم افزارهای تحلیلی و روشهای تحلیل به دانشجویان و کارکنان موسسات و شرکتها
تحلیل آماری پروژه ها و پایان نامه های علوم انسانی
تحلیل نرم افزاری spss , lisrel , smartpls , amos ,R
مدیران ارشد هر سازمانی جهت مشاهده شرایط حاکم بر مجموعه زیردست خود،نیاز به تجزیه تحلیل و دستیابی به تحلیل آماری دارند.
اطلاعات و داده های پنهان که با تحلیل های دقیق آماری ،بدست می آیند و با عدد و رقم شرایط را توصیف میکنند
که بی تردید دریافت و کشف این اطلاعات ،مدیر را با شرایط سازمان بیشتر آشنا میکنند و اطلاعات کاربردی را در اختیار تصمیم گیران سازمان قرار میدهد
جهت انجام تحلیل های تخصصی آماری با ما تماس بگیرید:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تحلیل آماری
تحلیل های آماری، پروسه ای جهت جمع آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات یک مجموعه جهت کشف شرایط حاکم بر سازمان است
تفسیر آماری اطلاعات جمع آوری شده یک مجموعه و کشف نتایج این تحلیلها ,عامل اساسی افزایش بازدهی و بهره وری سازمان است
که نتایج آن افزایش سود و بسیاری دیگر از نکات مثبت می باشد
اطلاعات مرتبط با مشتری و خریداران ،داده های فروش ،تجزیه تحلیل محیط داخلی سازمان و… میتوانند اطلاعات خروجی تحلیل های آماری باشد
باتوجه به اینکه این روش امکان مصاحبه مستقیم با کارمندان را ایجاد مینماید میتواند اطلاعات ناشناخته ای را برای مدیران فاش نماید
طراحی پرسشنامه و مصاحبه با خبرگان روشهای رایج جمع آوری اطلاعات مورد نیاز برای پروژه های تحلیلی هستند
به منظور طراحی پرسشنامه ، میتوان از پرسشنامه های استاندارد استفاده کرد و همچنین
میتوان با تعیین متغیرها و فرضیات اقدام به طراحی پرسشنامه نمود
که در آن صورت نظرات خبرگان جهت تدوین پرسشنامه نهایی اهمیت بسیاری دارد
متخصصین تحلیل اطلاعات آماری ما تجربه زیادی در زمینه  انجام تحلیل های آماری سازمان ها  و شرکت ها دارند و مخاطبان خود را در این زمینه پشتیبانی می نمایند.
تهیه گزارش های آماری تحلیلی مدیریتی به منظور تصمیم گیری مدیران و انجام تجزیه و تحلیل دقیق آماری داده های حاصل از پرسشنامه های تهیه شده توسط سازمان ها و ارائه نتایج آن به دقت توسط متخصصین تحلیل آماری ما انجام می شود.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
آموزش تحلیل پرسشنامه

نرم افزارهای متعددی در جهت انجام تحلیلهای آماری کاربرد دارند.از جمله این نرم افزارها میتوان به نرم افزار های زیر اشاره کرد:
نرم افزار انجام تحلیل و تجزیه آماری Spss
نرم افزار تحلیل آماری SmartPls
نرم افزار تحلیلی Lisrel
نرم افزار R
مدل سازی معادلات ساختاری
هرکدام از نرم افزارهای ذکر شده ،کاربردی ویژه در تحلیل آماری دارند.
آموزش تحلیل اطلاعات آماری
نرم افزار Spss  عمومی ترین ابزار تحلیل های آماری  می باشد
که به منظور تجزیه و تحلیل اطلاعات سازمان مورد استفاده قرار میگیرد.
که البته این نرم افزار به علت قدیمی بودن در حال حاضر کمتر مورد استفاده قرار میگیرد
و نرم افزارهای تحلیلی جدیدی جایگزین آن شده اند که کارایی بیشتری دارند
پروژه تحلیل آماری
 SPSS  نرم افزاری آماری است که جهت انجام  تحلیل اطلاعات برپایه آمار مثل آمارهای توصیفی ,جداول توافقی, تحیل رگرسیون خطی , تحلیل عاملی و … مورد استفاده قرار میگیرد
انجام پروژه spss  با ورود اطلاعات آماری به این نرم افزار آغاز میشود
پس از انجام تحلیل ها و گرفتن خروجی ها و نمودارها ، تحلیل های مرتبط انجام میشود
آموزش انجام پروژه آماری
ما علاوه بر ارائه خدمات مشاوره و تحلیل پروژه آماری به دانشجویان و سازمان ها و شرکت ها،نرم افزارهای مهم تحلیلی آماری را به صورت پروژه محور آموزش میدهیم
هر گونه مشاوره آماری، تجزیه و تحلیل و آموزش نرم افزارهای تحلیلی آماری را از ما بخواهید.
آموزش شبیه سازی
تحلیل پرسشنامه

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

آموزش فایل

دانلود آموزش شبیه سازی نرم افزاری
آموزش نرم افزار
آموزش انجام کدنویسی پروژه نرم افزاری
آموزش انجام پروژه شبیه سازی
آموزش شبیه سازی مدلسازی  انجام پروژه
طراحی ,ساخت ,پیاده سازی ,کدنویسی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com



ارائه خدمات طراحی و مدلسازی نرم افزاری
فایل آموزشی نرم افزاری و مدلسازی
آموزش شبیه سازی نرم افزاری و انجام پروژه
انجام کدنویسی

انجام آنالیز آماری پروژه های زیستی و پایان نامه

شرکت پیگامان بیوانفورماتیک ،بعنوان شرکتی دانش محور با بهره گیری از علم و تجربیات جمعی از فارغ التحصیلان، دانشجویان Ph.D و کارشناسی ارشد رشته های ژنتیک مولکولی و پزشکی، بیوشیمی و میکروبیولوژی که به حوزه های مختلف بیوانفورماتیک آگاه می باشند و به اتکای نیروهای متخصص و کارآزموده اقدام به ارائه خدمات آموزشی و پژوهشی در زمینه انجام آنالیز آماری پروژه های زیستی و پایان نامه نموده است.

خدماتی که شرکت پیشگامان بیوانفورماتیک در بخش انجام آنالیز آماری پروژه های زیستی و پایان نامه ارائه می دهد در زمینه های زیر می باشد:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
    انجام آنالیز آماری پروژه های زیستی و پایان نامه
    ترسیم انواع نمودارها برای داده های زیستی بوسیله نرم افزار prism graphpad
    محاسبه آماره های Relative Risk و Odds Ratio
    محاسبه آماره Confidence Interval
    محاسبه آزمون های آماری (One way, Independent, Paired T Tests)
    محاسبه آزمون آماری ANOVA
    محاسبه آزمون آماری کای اسکوئر (Chi Square)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نرم افزار SPSS
نرم افزار spss به منظور تحلیل آماری مورد استفاده قرار میگیرد.

در واقع spss دربرگیرنده یک خانواده نرم افزاری ،جهت تحلیل آماری علوم اجتماعی و انسانی به کار میرود.

تحلیل های آماری سازمانها و ادارات

تحلیل های آماری پژوهش های علمی

پژوهشگران و دانشجویان رشته های مدیریت،علوم اجتماعی،علوم انسانی و … با این نرم افزار بسیار سروکار دارند.

spss یکی از محبوب ترین بسته های آماری است که می تواند با استفاده از دستورالعمل های ساده و پیچیده داده ها را تجزیه و تحلیل کند.

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تحلیل آماری SPSS

نرم افزار اس پی اس اس برای هر دو دسته تعاملی و غیر تعاملی (دسته ای) طراحی شده است

در تحلیل داده‌ها با نرم اقزار spss ، سه مرحلهٔ اصلی وجود دارد.ابتدا باید داده‌های خام را وارد نرم افزار spss نمایید و آن‌ها را در یک پوشه ذخیره کنید. دوم باید تحلیل مورد نیاز را برگزینید و آن را مشخص کنید. سوم خروجی را تحلیل و بررسی نمایید.

SPSS  یک نرم افزار مبتنی بر ویندوز می باشد که توانایی ورود و تجزیه و تحلیل داده ها و ایجاد جداول و نمودار را دارد. SPSS قادر است مقادیر زیادی داده را مدیریت کند و بتواند تمام تحلیل هایی که در متن ارائه شده است را انجام دهد .

تحلیل پرسشنامه با SPSS

کاربردهای این نرم افزار

رگرسیون لجستیک با spss

تحلیل چند متغیره با نرم افزار spss

تبدیل داده ها

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مقایسه میانگین

آزمون نرمال بودن داده ها در نرم افزار spss

همبستگی تفکیکی

رگرسیون خطی ساده

نمودار هیستوگرام

تعیین شاخص های پراکندگی

رسم نمودار های ستونی و…

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

به منظور جمع آوری داده های لازم جهت تحلیل در نرم افزار spss از طراحی پرسشنامه استفاده می شود

در صورتی که از پرسشنامه های استاندارد استفاده نمایید در ادامه کار راحت تری را پیش رو دارید

نرم افزار spss  در حقیقت یک نرم افزار قدیمی تحلیل آماری می باشد

و نسخه های به روزی از نرم افزارهای تحلیلی در دسترس وجود دارد

با این حال نرم افزار spss را می توان پرکاربردترین نرم افزار تحلیل اماری دانست

زیرا:

سیستم منوی آسان خودآموز برای مبتدیان دارد ،

انعطاف پذیری، سفارشی سازی، و گزینه های اتوماسیون بالایی دارد
سیستم عامل های ویندوز، مکینتاش و لینوکس را پشتیبانی می نماید
به طور گسترده در علوم اجتماعی استفاده می شود

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام تمامی محاسبات آماری به همراه رسم نمودار و وارد کردن اطلاعات . انجام کلیه پژوهشهای آماری مربوط به پایان نامه و پروژه های تحقیقاتی به همراه تفسیر کامل نتایج انجام تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS . انجام پروپوزال‏، پایان نامه، مقاله و تحلیل های آماری توسط دانشجویان و فارغ التحصیلان دانشگاه های برتر کشور کادر پژوهشی این شرکت دارای تخصص دانشگاهی در رده کارشناسی ارشد و دکتری مدیریت و حسابداری، روانشناسی و علوم تربیتی، مدیریت صنایع(تمامی گرایش ها)، ریاضی و تربیت بدنی می باشند.

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

فعالیت های این شرکت به صورت تخصصی در مشاوره و آموزش انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد و دکتری در رشته ها و گرایش های زیر می باشد: انجام پایان نامه حسابداری- انجام پایان نامه اقتصاد- انجام پایان نامه مدیریت بازاریابی- انجام پایان نامه مدیریت بازرگانی داخلی و خارجی- انجام پایان نامه مدیریت اجرایی- انجام پایان نامه مدیریت صنعتی- انجام پایان نامه مدیریت فناوری اطلاعات- انجام پایان نامه مدیریت فرهنگی- انجام پایان نامه مدیریت آموزشی- انجام پایان نامه مدیریت مالی- انجام پایان نامه مدیریت استراتژیک- انجام پایان نامه مدیریت رفتار سازمانی- انجام پایان نامه مدیریت منابع انسانی – انجام پایان نامه مدیریت رسانه- انجام پایان نامه مدیریت تکنولوژی- انجام پایان نامه مدیریت دولتی- انجام پایان نامه مدیریت گردشگری- انجام پایان نامه مدیریت کارآفرینی- انجام پایان نامه مدیریت حوزه های نظام- MBA- انجام پایان نامه مدیریت شهری در تمامی گرایش ها - انجام پایان نامه حسابداری- انجام پایان نامه اقتصاد - انجام پایان نامه علوم تربیتی(تمامی گرایش ها)- انجام پایان نامه روانشناسی(تمامی گرایش ها)- انجام پایان نامه تربیت بدنی(تمامی گرایش ها)- انجام پایان نامه علوم اجتماعی(تمامی گرایش ها) انجام پایان نامه ریاضی

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام کلیه پروژه های آماری و تحلیل پرسشنامه با نرم افزار spss

انجام پروژه های آماری+رسم نمودار با نرم افزار Minitab- SPSS تجزیه و تحلیل آماری - تمامی محاسبات آماری به همراه رسم نمودار- وارد کردن داده ها مطابق پیش فرض ها- با استفاده از نرم افزار های -DS - EXPERT CHOICE- LINGO- Minitab- SPSS Excel طراحی و تحلیل طرحها و پژوهش های آماری در رشته های مختلف انجام کلیه پژوهشهای آماری مربوط به پایان نامه و پروژه های تحقیقاتی به همراه تحلیل و

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تفسیر کامل نتایج با استفاده ازنرم افزارهای آماری ارائه مشاوره و تجزیه و تحلیل داده های آماری به پ‍‍ژوهشگران ، دانشجویان ، شرکتهای مشاوره ، ادارات ونهادها انجام پروژه و پایان نامه های دانشجویی با نرم افزارهای: SPSS,Word, Excel, Minitab ,R ,SAS,… آموزش نرم افزارهای آماری SPSS, Excel ,Minitab,R,… تدریس دروس ریاضیات و آمار و حسابان و دیفرانسیل در مقطع دبیرستان تدریس آمار و احتمال و ریاضیات عمومی در کلیه رشته های دانشگاهی

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

ارائه مشاوره و تجزیه و تحلیل داده های آماری به پ‍‍ژوهشگران، دانشجویان، شرکتهای مشاوره، ادارات ونهادها انجام پروژه و پایان نامه های دانشجویی با نرم افزارهای: SPSS,Word, Excel, Minitab ,R ,SAS,… آموزش نرم افزارهای آماری SPSS, Excel ,Minitab,R,… تدریس

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دروس ریاضیات و آمار و حسابان و دیفرانسیل در مقطع دبیرستان تدریس آمار و احتمال و ریاضیات عمومی در کلیه رشته های دانشگاهی

انجام پروژه های دانشجویی ( پایان نامه، مقاله و پروپوزال) در رشته های روانشناسی، علوم تربیتی( تمامی گرایش ها) انجام تحلیل های آماری پایان نامه، مقاله با نرم افزار spss

تحلیل داده های آماری با نرم افزار SPSS انجام کلیه پروژه های دانشگاهی انجام فصل آماری پایان نامه ها کلیه رشته ها، با قیمت مناسب

ژوهشگران ، دانشجویان ، موسسات پژوهشی و ... با نرم افزارهای آماری SPSS , Lisrel , Smart Pls , Eviews , Amos باید دانست انجام تحلیل آماری و خروجی گرفتن از نرم افزارهای آماری توسط افرادی که در رشته آمار فارغ التحصیل نشده و فقط شیوه کار با چند منوی نرم افزار spss را می دانند، به اعتبار علمی پایان نامه و پروژه آماری - تحقیقاتی شما خدشه وارد خواهد نمود و با توجه به دامنه بسیار وسیع کاربرد روشها و

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

آزمونهای آماری لازم است تحلیلگر داده های آماری از تجربه و تخصص لازم را در این زمینه برخوردار باشد. ما آماده ایم تا در اسرع وقت و با قیمت مناسب، با در اختیار داشتن تخصص و تجربه کافی، مشاوره و تحلیل آماری تحقیقات علمی و پروژه های پژوهشگران محترم و پایان نامه ها و پروژه های دانشجویی و همچنین پردازش آماری داده ها و تجزیه و تحلیل آماری پرسشنامه هاو اطلاعات حاصل از آزمایشات علمی را ، با استفاده از انواع نرم افزارهای آماری (ذکر شده در ابتدای این متن) به انجام برسانیم (مشاوره و انجام فصل 4 پایان نامه)

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

کلیه دانشجویان عزیز و محققان ارجمند و سازمان¬ها و شرکت¬هایی که نیاز به مشاوره اماری دارند می¬توانند از خدمات آماری با کیفیت بهره مند شوند . 1. نرم افزار MATLAB 2. نرم افزار STATA 3. نرم افزار Microfit 4. نرم افزار EQS 5. نرم افزار SPSS 6. نرم افزار COMFAR 7. نرم افزار OXMETRICS 8. نرم افزار LINGO 9. نرم افزار GAMS 10. نرم افزار SAS 11. نرم افزار STATISTICA 12. نرم افزار MINITAP 13. نرم افزار Splus 14. نرم افزار Eviews 15. نرم افزار Lisrel 16. نرم افزار Microfit 17. نرم افزار Mapple 18. نرم افزار Axume 19. نرم افزار

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

PHStat 20. نرم افزار SigmaPlot 21. نرم افزار DE 22. نرم افزار PQ Method 23. نرم افزار GeoDa 24. نرم افزار R 25. نرم افزار FX Equation 4.004.5 26. نرم افزار Nonlinear Regression Analysis CurveFitter 4.5.3 27. نرم افزار ProKalc 7.9f 28. نرم افزار GA Solver 29. نرم افزار Fuzzy Topsis Solver 30. نرم افزار Gretl 31. نرم افزار RATS 32. نرم افزار CATS 33. نرم افزار Algebra Equation Solver 34. نرم افزار WINQSB 35. نرم افزار SHAZAM 14 36. نرم افزار Algebrator 4.2 Build 37. نرم افزار Aptech GAUSS 10.0.0.1276 38. نرم افزار Basic Math Solved! 2008 39. نرم افزار Golden Software Grapher 9.1.536 40. نرم افزار MathMagic Personal Edition 3.64.41 41. و…

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

- کرلینجر، فرد ریک نیکلر(1910) رگرسیون چند متغیری در پژوهش رفتاری، حسن سرای، تهران ، وزارت فرهنگ وارشاد اسلامی، 1384

2- الکساندر ون، آی & اسکاستر،کریستوف (   )، تحلیل رگرسیون در علوم اجتماعی، حسینعلی نیرومند، مشهد، دانشگاه فردوسی مشهد،

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

1382

3- هومن، حیدر علی، تحلیل داده های چند متغیری در پژوهش رفتاری، تهران ، پارسا، 1380

4- هومن، حیدر علی، استنباط آماری در پژوهش رفتاری، تهران ، سمت ، 1383

5-  منصور فر ، کریم ، روش های پیشرفته آماری  همراه با برنامه کامپیوتری ، تهران ، دانشگاه تهران، 1387

6- منصور فر ، کریم ، روش های  آماری  ، تهران ، دانشگاه تهران، 1370

7- کلاین ، پل، راهنمای آسان تحلیل عاملی ، جلال صدرالسادات، اصغر مینایی، تهران، سمت ، 1380

8- فرگوسن، جرج اندرو ویوشیو تاکانه، تحلیل  آماری در روانشناسی وعلوم تربیتی، علی دلاور وسیامک نقشبندی، تهران ، ارسباران، 1385

9- شیولسون، ریچارد، استدلال آماری در علوم رفتاری ، علیرضا کامنش، تهران، جهاد دانشگاهی،  1382  (دو جلد)

10- کورتز، نورمن آر، مقدمه ای بر آمار در علوم اجتماعی ، حبیب الله تیموری، تهران ، مهارت ، 1374

11-زرگر، محمود، راهنمایی جامع spss10 تهران، بهینه، 1380

12- موسسه spss، خود آموز مبانی spss 12  ، رضا رنجبر وطاهر شریعت پناه ، تهران،غزال جوان، 1383

13- اسماعیلیان، مهدی،  راهنمای جامع spss 14 ، تهران، موسسه فرهنگی وهنری دیباگران،  1385

14- کلانتری ، خلیل ، پردازش وتحلیل داده ها درتحقیقات اجتماعی، تهران ، شریف ، 1382

15- حسینی، سید یعقوب، آمار ناپارامتریک (روش تحقیق ونرم افزارآماری spss 10)، دانشگاه علامه طباطبایی، 1382

16ـ اسماعیلیان، مهدی وربیعی، محمدرضا «راهنمای جامع spss22 ، تهران ، دیباگران،1394

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

برای کلیه رشته های: روانشناسی، جامعه شناسی، کشاورزی، علوم پایه، زیست شناسی، مهندسین صنایع و مکانیک تحقیقات آزمایشی دانشجویان دندان پزشگی ،پزشکی و دامپزشکی تحلیل های آماری شامل موارد زیر می باشد: • جداول فراوانی، آماره های توصیفی و نمودار های پراکندگی • بررسی میانگین ها و واریانس داده ها • آزمون های آزمایشی درون آزمودنی و بین آزمودنی • آزمون های همبستگی ساده • رگرسیون ساده • آزمون رگرسیون چند متغیری • تحلیل عوامل و تحلیل تمیز

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

توصیف نرم افزار SPSS

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در توصیف نرم افزار SPSS  می توان گفت که نرم افزاری گویا برای انجام محاسبات آماری است با استفاده از روش های مختلفی همچون :رسم نمودار و چارت های مختلف و محاسبات میانگینی و انواع انحراف معیار واریانس داده و…

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

زمانی که شما یک پروژه ی تحقیقاتی را انجام می دهید با یکسری اطلاعات عددی و ارقام مواجه می شوید.که هرچقدر اطلاعات جدیدتر و دقیق تر باشد و محاسبات هرچه دقیق تر باشد بر اعتبار مقاله ی شما بسیار تاثیر گذار خواهد بود.این نمودلر شاید اده به نظر برسد اما انبوهی از اطلاعات را از آن می توان دریافت و به جای اینکه مخاطب ساعت ها وقتش را به خواندن یک مقاله اختصاص دهد می تواند با مطالعه ی چارت عددی کلی اطلاعات را دریافت نماید

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

س‌ پی‌ اس‌ اس ‎ نام یک نرم ‌افزاری قدرتمند جهت تحلیل‌ های آماری می باشد که به خاطر کارایی فوق العاده، تونسته است، طرفداران بساری را از سراسر جان به سوی خود جذب کند. SPSS مخفف Sciences Statistical Package for the Social به معنای بسته آماری برای علوم اجتماعی می باشد.

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نرم افزار SPSS اس پی اس اس یکی از نرم ‌افزار هایی محبوب و مهم در زمینه تحلیل ‌های آماری در علوم اجتماعی می باشد که به صورت بسیار گسترده‌ از آن استفاده می‌ شود.

این نرم ‌افزار برای پژوهشگران بازار و داد و ستد، پژوهشگران سلامتی، پژوهشگران آموزشی، شرکت ‌های نقشه‌ برداری، دولتی، سازمان‌ های بازاریابی و .. کاربرد فراوانی دارد. همچنین علاوه بر تحلیل‌ های آماری، مدیریت داده‌ ها و مستند سازی داده‌ ها نیز از ویژگی ‌های بارز این نرم‌افزار بی نظر می باشند.

.

در بسیاری تحقیقات با حجم انبوهی از داده ها مواجه می شویم که مسلما، اجرای عملیات برروی داده ها، حجم وسیعی از محاسبات را نیز دربر خواهد داشت. لذا استفاده از یک نرم افزار مناسب آماری ، ضروری به نظر می رسد. در حال حاضر نرم افزار های بسیاری با کارایی و قدرت بالا در زمینه آمار وجود دارند که SPSS متفاوت تر و جالب تر آنهاست.

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

علت استقبال اکثر محققان از این نرم افزار استفاده راحت ، ارائه خروجی هایی با محیط گرافیکی بسیار عالی و انجام اکثر روش های آماری بدون نیاز به برنامه نویسی و نیز دارا بودن محیط برنامه نویسی (SYNTAX SPSS EDITOR) برای کاربران حرفه ای می باشد.

با سلام

1- انجام پروژه های کیفی شما با NVivo

دانشجویان و پژوهشگران گرامی، اگر پایان نامه یا کار پژوهشی شما از نوع کیفی است و در تحلیل داده ها دسته بندی و گزارش گیری و استخراج مدل سلسه مراتبی و مدل مفهومی، مشکل دارید، اینجانب با نرم افزار Nvivo اطلاعات پروژه تان را دریافت و موارد ذکر شده را از آن استخراج می کنم.

اما برای اینکه اطلاعات پروژه شما برای ورود به نرم افزار آماده شود، ذکر چند نکته ضروری است.

1- قبل از هرچیز باید متذکر شوم که کدگذاری پروژه بر عهده شماست. زیرا رشته ها و گرایش های بسیاری وجود دارند که نه بنده و نه هیچ فرد دیگری، در تمام این رشته ها تخصص ندارد. بنابراین، مراحل انتخاب واحد ضبط و استخراج مفهوم و تبدیل آن به کد بر عهده شماست.

2- مشخص نمودن واحد تحلیل پروژه. برای راهنمایی و تقریب به ذهن، عرض می کنم که در تحلیل داده های کیفی، همان طور که شاید خودتان بهتر بدانید، باید واحد تحلیل مشخص شود. مثلاً واحد تحلیل در پروژه ای که از مصاحبه در آن استخراج شده است، هر فرد مصاحبه شونده است.

اگر شما برای پروژه تان لازم است از برخی اساتید و مدیران یا هر کدام از این ها مصاحبه بگیرید، هر مصاحبه ضبط شده یا پیاده شده، یک واحد تحلیل به حساب می آید. بنابراین اگر شما پروژه تان بر محور مصاحبه ها باشد، برای اینکه بنده ورود اطلاعات در نرم افزار را بتوانم انجام دهم، اول از همه باید مصاحبه ها به صورت متنی پیاده سازی شوند (توصیه اساتید تحلیل داده این است که در این مرحله (پیاده سازی) به هیچ وجه ویرایش ادبی و نگارشی روی مصاحبه انجام ندهید. بلکه حتی الامکان واو به واو باید پیاده سازی عیناً انجام شود.)

دقت کنید چون هر کدام از مصاحبه ها یک واحد تحلیل شما را شامل می شود، به هیچ وجه همه را در یک فایل ذخیره نکیند. بلکه هر مصاحبه در فایلی جدا پیاده سازی و ذخیره گردد

3- برای کدگذاری مصاحبه ها، بهتر است مانند نمونه زیر عمل کنید تا سرعت انجام کار شما توسط بنده بیشتر شود

برای نمونه من یک بخش از مصاحبه ای را که قبلاً روی آن کار کرده ام می آورم:

   محتوای آموزشی بایستی باز از برنامه‌ریزی درسی با نیازسنجی درس آغاز بشود(نداشتنبرنامه‌ریزی درسی) که عموماً در دانشگاه این نیازسنجی به شکل تجربی و نخبگی اتفاق می‌افتد(اتکاء نیازسنجی به خبرگی شخصی افراد) و برهمین اساس محتواها(نبود محتوای مناسب آموزشی مناسب و به روز) دقیقاً اهداف آموزشی را تعقیب نکردند(دنبال نکردن اهداف آموزشی) و دانش لازم رابه فراگیر انتقال نمی‌دهند.

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در نمونه مصاحبه بالا می بینید که بخشی از متن به صورت هایلایت زرد مشخص شده. در واقع این بخش از متن حاوی مفهومی است که مد نظر پژوهشگر بوده و می خواهد آن را به کد تبدیل کند.. همان طور که مشاهده می کنید پس از پایان بخش هایلایت شده، پرانتزی آمده که درون آن کلمه یا عبارت به رنگ قرمز مشخص است. این کلمه یا عبارت قرمز رنگ شده، خلاصه شده مفهوم است که از بخش هایلایت شده زرد رنگ بدست آمده و کد آن مفهوم است. به این کد کد اولیه نیز می گویند.

نکته: ممکن است در یک پاراگراف دوبار پشت سر هم به یک مفهوم اشاره شده باشد. در اینجا برخی از پژوهشگران برای از بین نرفتن فراوانی این اشاره و تاکید بر مفهوم، پرارگراف را تفکیک کرده و به صورت تکراری کد مورد نظر را در ادامه می آورند.

مثلاً:

تمام این چیز‌ها باید جمع بشود و البته امتیاز‌ها باید مشخص باشد امتیاز‌های بالا را ارزیاب ضمن آموزش از کلاس درس بدهد به استاد و این امتیاز میان ترم امتیاز دانشجو است(ضعف نظام ارزشیابی آموزشی)  و متأسفانه خودمان هیچ موقع از این کار‌ها را انجام نمی‌دهیم و تنها کاری که می‌کنیم این دانشجو ما سؤال میکند و همان هم به جای امتیاز قرار می‌دهیم(ضعف نظام ارزشیابی آموزشی)

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در مثال بالا می بینید که از یک پاراگراف طولانی یک مفهوم و کد دوبار استخراج شده است. زیرا پژوهشگر دوبار تاکید را در این بخش از مصاحبه احساس کرده است. بنابراین شما نیز اگر در مصاحبه تان چنین حالتی وجود داشت، بهتر است برای در نظر گرفتن تاثیر تاکید، همین طور عمل کنید

4- میانگین هزینه ورود اطلاعاتو تحلیل و گزارش گیری و... توسط نرم افزار، برای پروژه های مصاحبه محور، حدود هفتصد هزار تومان است و این مبلغ بسته به تعداد بیشتر مصاحبه ها بالاتر خواهد رفت. تعیین دقیق مبلغ پس از انجام نکته 3 و ارسال آن به بنده صورت خواهد گرفت

تحلیل آماری با spss :

spss معروف ترین نرم افزار آماری است که دانشجویان و محققان دنیا از آن برای: ترسیم نمودارهای آماری، محاسبه آماره های توصیفی (میانگین، میانه، واریانس، …)، انجام استنباط آماری (قبول یا رد فرضیات پایان نامه)، محاسبه همبستگی بین متغیرها، رگرسیون، تجزیه و تحلیل داده ها، . . . استفاده می کنند.

اساس نمودارها، جداول، خروجی های این نرم افزار “علم آمار” می باشد که دانشجویان “رشته آمار” در دانشگاههای ایران به تحصیل در این رشته اشتغال دارند.

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

این نرم افزار محصول شرکت IBM است. بسیاری قابلیت های دیگر در خصوص این نرم افزار می توان برشمرد که در ایران افراد کمی از آن استفاده می کنند مانند: داده کاوی یا تحلیل داده های حجیم، مدل سازی معادلات ساختاری.

رشته هایی همانند آمار، روانشناسی، علوم اجتماعی، جغرافیا، اقتصاد و حسابداری، علوم تربیتی، مدیریت، کشاورزی، دامپزشکی، زیست شناسی و پزشکی از جمله رشته هایی هستند که ممکن است در پایان نامه خود از نرم افزار spss استفاده کنند

عنوان یکی از مراکز ارائه مشاوره و تجزیه و تحلیل آماری در سال 1390 فعالیت خود را آغاز نمود، این کارگروه با بکارگیری کادری مجرب و تحصیل کرده در رشته های علوم پایه و مهندسی و همکاری با مولفین کتب درسی، آموزشی و کمک آموزشی آماده ارائه کلیه خدمات مشاوره ای و تجزیه تحلیل آماری می باشد

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

توانمندیهای گروه :

مشاوره تحصیلی، تجزیه و تحلیل آماری پروژه های تحقیقاتی، پژوهشی و علمی، مشاوره دانشجو در طول دوره تحصیل، مشاوره در آنالیز (تجزیه و تحلیل) فصل 4 و 5 پایان نامه، مشاوره در تدوین پایان نامه ها، تجزیه و تحلیل کلیه امور آماری و تحلیلی در پژوهش ها و پروژه های تحقیقاتی سازمان ها و ارگان ها. لازم به ذکر است کلیه امور تحلیلی و آنالیز های صورت گرفته در گروه آماری آماری آمار برتر با استفاده از نرم افزار Spss - SAS - اکسل - اموس - متلب صورت می پذیرد و کلیه امور مشاوره ای در این کار گروه نیز در سیطره این نرم افزار ها صورت می پذیرد.مرکز قدرتمند مشاوره ای گروه آمار برتر در صدد می باشد کلیه مشکلات و ابهامات شما محققین، پژوهشگران و دانشجویان عزیز را در زمینه اجرا ، بهره برداری و استفاده از نرم افزار های SPSS ، SAS ، Excel ، PowerPoint ، Word ، SketchUp در تمامی مراحل راهنمایی می کند

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تجزیه و تحلیل پروژه ها و پژو هش های آماری کار خود را به حرفه ای های بسپارید گروه آماری آمار برتر
علم آمار به عنوان یکی از علوم پایه در جهان می باشد، و متاسفانه علم آمار و تحلیل داده ها در بیشتر مواقع به  دست افراد متخصص این علم مورد آنالیز و تحلیل انجام نمی پذیرد، لازم به ذکر است در خصوص نرم افزار های آماری از قبیل Spss و Sas که در پایان ارائه نتایج نرم افزار خروجی مساله (OutPut) نمایش داده می شود. با ورود اطلاعات و دریافت خروجی در هر صورت تعدادی داده و جدول های خروجی و نمودارها نمایش داده می شود. و به باور غلط بسیاری از دست در کاران این امر کار با موفقیت انجام پذیرفته است. متاسفانه وبسایت های نامعتبر بسیاری در ایران و سراسر جهان راه اندازی گردیده است که بدون آگاهی و یا با برداشت غلط اقدام به تجزیه و تحلیل داده های آماری می نمایند..
مشاوره در امور انجام پروژه های آماری

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

خدمات گروه آمار ی آمار برتر

آمار برتر به عنوان اولین مرکز پایه گذاری شده با موضوعیت مشاوره و راهنمایی در امور تحلیلی پروژه و مشاوره در امور تدوین پایان نامه در خدمت شما محققین و پژو هشگران می باشد.
اولین مرکز فوق تخصصی تجزیه و تحلیل داده های آماری در ایران با هدف پیشبرد آنالیز صحیح و کاربردی در خصوص پروژه های تحقیقاتی و پژوهشی.
تکمیل پرسشنامه های میدانی و رندومی به منظور پارامتر بندی و الگو گذاری در بخش های خصوصی و دولتی
ارائه توضیحات تکمیلی و شرح کامل وقایع در پروژه های پژوهشی و تحقیقاتی به منظور افزایش راندمان بهره برداری از پژوهش و بکار گیری صحیح از داده های خروجی آزمایش
تجزیه وتحلیل آماری با نرم افزار SPSS در آمار برتر

انجام پروژه Spss

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نرم افزار تحلیلگر اس پی اس اس به عنوان یکی از پیشتازان در امور آنالیزی و تجزیه و تحلیل آماری از دیرباز به عنوان یکی از تحلیل گران برتر نرم افزاری در ایران و جهان معرفی گردیده است. ما می توانیم در زمینه تحلیل، و آنالیز  داده های خام آماری، به شما یاری برسانیم
انجام پروژه ها و پژوهش های آماری با استفاده از نرم افزار Spss توسط متخصصین و مولفین کتب آموزشی، درسی، تجزیه و تحلیل پروژه های آماری، آنالیز آماری در مقطع کاردانی، کارشناسی و کارشناسی ارشد و دکتری PHD پروژه اس پی اس اس، پروژه آماری Spss، پروژه های سازمانی و دسته بندی و آنالیز مقادیر با استفاده از تحلیل گران حرفه ای با استفاده از نرم افزار اس پی اس اس و سایر نرم افزار های آماری دیگر. آماده عقد قرارداد با شرکت ها و ارگانها به منظور تحلیل، داده کاوی، داده پردازی، ورود اطلاعات و نتیجه گیری و ترسیم گراف و بیلان سالیانه.
برچسب ها:
انجام پروژه های آماری، تحلیل داده های گسسته و پیوسته حاصله از آزمایشات تحقیقاتی و پژوهشی توضیحات تکمیلی و افزایش راندمان بهره برداری از داده های خام و بهینه سازی پروژه های تحلیلی و آماری، تجزیه و تحلیل پروژه آمار، پروژه آمار، پروژه آمار دانشگاهی، رگرسیون، همبستگی، تحلیل عاملی، برازش منحنی، تجزیه واریانس، پروژه های آماری، پروژه های تحقیقاتی، مشاوره درسی و پروژه ای


مدل سازی ساختاری با نرم افزار ونسیم و آموس

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه آموس  Amos
انجام کلیه امور مدل سازی، مدل های آماری، مدل های ساختاری با استفاده از نرم افزار Amos آموس تحلیل نتایج خروجی، تجزیه و تحلیل پژوهش های آماری با مدل سازی پیشرفته در نرم افزار AMOS، بررسی موضوعی خروجی نرم افزار، معرفی بهترین مدل ساختاری پروژه و تحلیل های نهایی در کلیه پژوهش ها
انجام پروژه ونسیم Vensim
نرم افزار ونسیم به عنوان یکی از نرم افزارهای پرکاربرد در رشته های مهندسی صنایع می باشد و امکان شناخت و تعریف مسئله، رسم نمودارهای مرجع، تعریف متغیرهای عمده مطرح در مسئله، تعریف ارتباط بین متغیرها، رسم نمودار علت و معلولی بین متغیرها، تعریف مرزهای مدل، ساخت نمودار جریانبرای مدل، اجرا و کالیبره کردن مدل، بررسی اعتبار مدل و انجام تست های مختلفی مانند تحلیل حساسیت، تحلیل حدی، سازگاری بعد متغیرها و ...
برچسب ها:
انجام پروژه های اموس، آموس، AMOS، پروژه آموس، پروژه مدل سازی، پروژه AMOS، تحلیل پژوهش های آماری، مدل سازی ساختاری، الگو نویسی ساختاری، پروژه آموس ارشد، پروژه آموس دکتری PHD ساختار گرائی، مدل انگیزی، بیان مدل ساختاری اصولی، AMOS Project، تجزیه و تحلیل پایان نامه با آموس، آنالیز پروژه با آموس

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

 
 انجام پروژه های متلب
انجام پروژه های متلب MATLAB
انجام پروژه متلب، الگوریتم های ژنتیکی، الگوریتم ژنتیک ترتیبی، الگوریتم ژنتیک موازی، الگوریتم ژنتیک هیبرید، الگوریتم کلونی مورچه، الگوریتم کلونی زنبور عسل، تشخیص چهره، پروژه متلب، کد نویسی، فورمول نویسی پیشرفته، توابع ریاضی در متلب، پروژه های آماری با متلب، انجام پروژه های آماری با متلب
برچسب ها:
انجام پروژه متلب، مطلب، انجام پروژه مطلب، انجام پروژه های متلب، MATLAB Project، کلیه امور آنالیزی با متلب، فورمول نویسی در متلب، الگوریتم در متلب، ماتریس ها در متلب انجام پروژه های آماری در متلب، پروژه متلب کاردانی تا دکتری، پروژه متلب، کدنویسی متلب، الگوریتم متلب

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

داده سازی، داده کاوی، فرمول نویسی، برنامه نویسی در اکسل

انجام پروژه های EXCEL
نرم افزار اکسل به عنوان یکی از زیر مجموعه های نرم افزار Office که از دیرباز در کنار محققین و پژوهشگران بوده است در بسیاری از موارد در زمینه حسابداری، انبارداری، انبارگردانی، محاسبه سود و زیان در شرکت ها و ارگانها مورد استفاده قرار می گیرد. گروه آماری آمار برتر پیشتاز در ساخت و تدوین بسته های آموزشی و تحلیلی نرم افزار اکسل قادر به ساخت انواع بسته های جامع نرم افزاری اکسل می باشد. ساخت بسته های نرم افزاری و تحلیل و همچنین نرم افزارهای در قالب اکسل تخصص ماست.
انجام پروژه های اکسل، فورمول نویسی پیشرفته، تعیین توابع در اکسل، آنالیز آماری با نرم افزار اکسل، ورود اطلاعات پرسشنامه، تحلیل نتایج در اکسل، توابع آماری پیشرفته در اکسل، توابع آماری مهندسی در اکسل، توابع آماری خاص در اکسل
برچسب ها:
انجام پروژه های اکسل، انجام پروژه اکسل، پروژه اکسل، تابع آمار اکسل، توابع آماری در نرم افزار اکسل، Data Sheet، فورمول نویسی، نمودار دو بعدی و سه بعدی در اکسل، برازش منحنی، شیب خط، پروژه اکسل، پروژه های پژوهشی با اکسل، تفسیر خروجی مثال

 
ساخت زیبا ترین ارائه مطالبانجام پروژه های powerpoint
پروژه پاورپوینت، ارائه مطلب پیشرفته حرفه ای، کاملا گرافیکی و به همراه مکمل ارائه مطلب موسیقی و فیلم مرتبط، ارائه مطلب حرفه ای و کارآمد با استفاده از نرم افزار powerpoint، افکت های خیره کننده در ساخت ارائه مطلب، پاورپوینت اداری، پاورپوینت سازمانی، پاورپوینت خدماتی و پاورپوینت دانشجویی با ما متمایز باشید
برچسب ها:
انجام پروژه پاورپوینت، پروژه پاورپوینت، پاورپوینت آمار برتر، پاورپوینت ارگان ها، پاورپوینت، افمت گذاری، موسیقی و فیلم در پاورپوینت، ارائه مطلب حرفه ای، PowerPoint Project In Amarbartar،

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مشاوره در انجام پایان نامه تحلیل فصل 4 و 5 پایان نامهانجام پایان نامه THESIS
تجزیه و تحلیل فصل 4 و 5 پایان نامه، انجام پایان نامه، در کلیه مقاطع تحصیلی و در کلیه رشته های فنی مهندسی، علوم انسانی، پزشکی و پیراپزشکی، پایان نامه ارشد، پایان نامه کارشناسی، پایان نامه دکتری، رساله دکتری، رساله PHD، فصل 4 و 5 پایان نامه
برچسب ها:
انجام پایان نامه کارشناسی، انجام پایان نامه ارشد، انجام پایان نامه دکتری، انجام پایان نامه مهندسی، انجام پایان نامه علوم انسانی، انجام پایان نامه پزشکی، پایان نامه، صفحه آرائی پایان نامه
 
 

 
طراحی فضای سبز پروژه دانشجویی پروژه آماری


مشاوره دانشجویی در انجام پروژه های آماری:
دیگر نگران حل مسال ها و پروژه های درسی خود نباشید آمار برتر کلیه نیاز های شما را در خصوص پروژه های درسی بر طرف می کند. کافیست پروژه درسی خود را برای ما ارسال، تا در اسرع وقت توسط کارشناسان ما بررسی و راهنمایی های لازم طی تماس های تلفنی و تماس از طریق شبکه های اجتماعی و ایمیل مشاوره های لازم انجام می گیرد.
مرحله اول: (ارسال داده ها)
با ارسال داده ها از سوی شما کارشناسان ما به بررسی موضوعی پروژه شما می پردازند
مرحله دوم: (مشاوره)

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

راهنمایی های لازم جهت انجام پروژه به سمع و نظر شما خواهد رسید.

مرحله سوم: (آشکار سازی مراحل پروژه)
پس از بررسی های صورت گرفته توسط کارشناس مربوطه و مطالعه دقیق پروژه شما مراحل انجام پروژه را برای شما شرح می دهد
مرحله چهارم: (هزینه مشاوره)
هزینه مشاوره عبارت است از حق الزحمه کارشناس بررسی کننده پروژه شما به میزان زمان صرف شده
مرحله پنجم: (تحلیل پروژه)
راهنمایی جهت تحلیل بهتر به منظور بازدهی بیشتر پروژه شما نزد استاد مربوطه

برچسب ها: مشاور پروژه های مهندسی کشاورزی، مشاور رشته مهندسی منابع طبیعی، مشاوره در معماری، مشاوره در عمران، مشاوره در رشته کامپیوتر در مقاطع تحصیلی کاردانی کارشناسی کارشناسی ارشد و PHD مشاوره در انجام پروژه های Spss مشاوره در انجام پروژه های طرح آزمایشات مشاوره در پروژه های دانشجویی مشاور تخصصی در زراعت و اصلاح نباتات

                   مشاوره و آموزش های آنلاین در تجزیه تحلیل های آماری

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

گروه آماری آمار برتر تمایز خود را در رضایت شما دانشجویان و محققین عزیز می داند. این مجموعه از زمان انجام تا تحویل و ارائه نهایی پروژه حامی شما و در کنار شما خواهد بود. حمایت 24 ساعته در خصوص پاسخ به پرسش ها و مشکلات شما. در صورت نداشتن رضایت از هرگونه خدمات ما وجه پرداختی شما بازگردانده می شود. میتوانید به راحتی و بدون واسطه با مولفین کتاب های آموزشی گفتگو کنید. آموزش های گروهی و آنلاین سر لوحه فعالیت های گروه آماری آمار برتر می باشد. با ما تماس بگیرید. خواسته های شما را تامین می کنیم.
مشاوره در انجام پروژه های آماری مشاوره در انجام پروژه های دانشجویی مشاوره در انجام پروژه های اس پی اس اس SPSS مشاوره در انجام پروژه های اکسل Excel مشاوره در انجام پروژه های پاورپوینتPowerPoint مشاوره در انجام پروژه های طراحی SketchUp کتاب SPSS و کاربرد آن در علوم کشاورزی و منابع طبیعی آموزش آنلاین نرم افزار گیاه شناسی نرم افزار حسابداری نرم افزار بررسی تخلفات و تصادفاتبخش پرسش و پاسختماس با ما درباره ما مشاوره در امر تحلیل پروژه های آماری

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

جام تحلیل آماری با استفاده از نرم افزار SPSS .
رسم جداول و نمودارهابخش توصیفی
آزمون میانگین یک جامعه (one- sample T Test)
آزمون میانگین دو جامعه (independent- sample T Test)
آزمون میانگین زوجی (Paired- sample T Test)
آزمون میانگین چند جامعه (ANOVA)
آزمون دوجمله ای (Binominal Test)
آزمون مک نمار (McNemart Test)

آزمون کوکران (Cochrans Test)

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
آزمون من-ویتنی (Mann-Whitney Test)
آزمون (Mann-Whitney Test)
آزمون کروسکال-وایس (آزمون H)
آزمون فریدمن (Friedman Test)
آزمون همبستگی پیرسون
آزمون همبستگی اسپیرمن
تحلیل واریانس
تحلیل کواریانس
رگرسیون خطی
رگرسیون غیر خطی
رگرسیون لجستیک

آزمون استقلال

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
آزمون نیکویی برازش (زمون کی دو و آزمون کولموگوروف - اسمیرنوف)
آزمون استیودنت
آزمون کی دو ( خی دو)
محاسبه آلفای کرونباخ

نسانی –حقوق -زبان انگلیسی- علوم زیستی - علوم پزشکی - علوم ورزشی - مدیریت - مهندسی کشاورزی و ...
-تحلیل آماری: تحلیل آماری پایان نامه و مقاله با نرم افزارهای تخصصی رشته های مختلف علوم فنی مهندسی ANSYS , FLUENT, Abaqus, ETABS, Minitab , SAP , SAFEو.....نرم افزارهای تخصصی علوم انسانی SPSS, Lisrel, Eviews
-استخراج، فرمت بندی مقاله از پایان¬نامه های کارشناسی ارشد و دکتری
-استخراج مقالات علمی باکیفیت از طرح¬های پژوهشی
-پذیرش و چاپ مقالات در کوتاهترین زمان جهت شرکت در مصاحبه دکترا و اخذ مجوز دفاع در تمامی رشته¬ها در پایگاه¬های ISI-ISC-Scopus-Pubmed
-ترجمه و ویرایش مقالات به انگلی

09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

09367292276

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در نرم افزارهای آماری هر رشته، چگونگی آماده کردن داده ها برای تحلیل آماری برای دانش پژوهان مسئله ای مهم است. به این منظور باید داده هایی که خود محقق ثبت کرده است کنترل نهایی شوند تا از درستی و صحت آنها اطمینان حاصل شود و در صورتی که ایرادی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

دیده شد آن را اصلاح نماییم. همه قالب ها باید یکسان باشند و از فرمت یکسانی برای نظم دادن به داده ها استفاه شود. به طور کلی برای هر رشته و هر نوع روش تحقیق نرم افزار آماری خاص خود آن انتخاب می شود. نرم افزار SPSS، SAS، STATISTICA، MINITAB، NCSS، EviewS، Lisrel، R، Export Choice و نرم افزارهای بسیاری برای تحلیل آماری وجود دارند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نرم افزار R Statistical که به نرم افزار R معروف است، نوعی نرم افزار برنامه نویسی است که پیچیدگی های خاص خود را دارد. نرم افزار R بر روی انواع پلت فرم های یونیکس، ویندوز و مک کار می کند. می توان گفت که این نرم افزار یک پروژه ای نابغه است که به زبان اس شباهت دارد. R انواع تکنیک های گرافیکی آماری را فراهم می کند که بسیار توسعه پذیر هستند.
چرا از R Statistical استفاده کنیم؟ زیرا:
۱٫ نرم افزاری رایگان است! چه استاد باشید و چه دانش پژوه این مسئله سودی واضح برایتان خواهد داشت.
۲٫ بر روی بسیاری از پلت فرم ها اجرا می شود.
۳٫ از روش های نوین آماری به گونه ای آسان و رفتاری واضح استفاده می کند.
۴٫ برنامه های پیشرفته آماری دارد که در دیگر نرم افزارها مشاهده نمی کنید.
یکی از نقاط قوت نرم افزار R این است که طرحی با کیفیت تولید می کند که شامل اشکال و فرمول های مورد نیاز است. این نرم افزار به صرت رایگان در سایت اصلی آن قابل دریافت است.
نرم افزار R Statistical به منظور مدیریت داده ها، محاسبه و نمایش نمودارها استفاده می شود. این نرم افزار ذخیره سازی موثری داشته و دارای مجموعه ای از ابزارهای منسجم آماری است. امکانات نموداری R برنامه نویسی ساده و کارامدی دارند که شامل منحنی های تحت کاربری، شرطی ها و لوپ می شود.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

یک نرم افزار جامع به همراه امکانات ویژه برای تحلیل آماری اطلاعات و داده هاست. این نرم افزار به صورت رایگان قابل دانلود می باشد.

R دارای خصوصیاتی از قبیل:

1)اداره موثر اطلاعات و امکان نگهداری آنها
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
2)یک مکان ویژه عملگر برای حساب آرایه ها در ماتریس ها

3)یک مجموعه بزرگ،منسجم و جامع ابزار های واسطه برای آنالیز داده ها

4)امکانات گرافیکی برای آنالیز داده ها

5)یک برنامه توسعه یافته،آسان و با زبان برنامه نویسی مناسب

6)R یک نرم افزار آماری برای به کار بردن روش های توسعه یافته اخیر حاصل از تعامل آنالیز داده ها است.

این نرم افزار به سرعت در حال رشد است و به وسیله مجموعه بزرگی از پکیج ها توسعه یافته است.

 

R و آمار

تعداد زیادی از آمار شناسان از  R   برای کارهای آماری استفاده می کنند.ما به این نرم افزار به عنوان یک محیط داخلی که بسیاری از تکنیک های آماری مدرن را اجرا می کند می نگریم. این عملیات بخش کوچکی از پایه محیط برنامه نویسی R را می سازند.

 

پکیج های R

بخش مهمی از پایه محیط برنامه نویسی Rرا پکیج ها فراهم می کنند.

تقریبا25پکیج توسط R فراهم شده است،مانند پکیج های standard   و  recommended و دیگر پکیج ها.

همه ی دستور العمل های Rو مجموعه اطلاعات در پکیج ها ذخیره شده اند. تنها زمانی  که یک پکیج اجرا شده باشد محتوای آن در دسترس است.

 
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
برای راهنمایی، مشاوره و آموزش تلفنی در خصوص نرم افزار R , تفسیر نتایج بدست آمده از آن و انجام شبیه سازی آماری با r   می توانید با ما تماس بگیرید. برای اطلاعات بیشتر  لینک  (مشاوره و آموزش تلفنی ) را مشاهده نمایید.

 

چنانچه مایلید درباره Minitab بیشتر بدانید به این صفحه در سایت اصلی این شرکت آماری مراجعه نمایید:     آموزش تلفنی، مشاوره، تحلیل با R

 

<برای تحلیل خروجی R   از این شرکت می توانید درخواست مشاوره نمایید>

 

 

Other types of objects

Vectors are the most important type of object in R, but there are several others which we will

meet more formally in later sections.

_ matrices or more generally arrays are multi-dimensional generalizations of vectors. In fact,

they are vectors that can be indexed by two or more indices and will be printed in special

ways.

_ factors provide compact ways to handle categorical data.

_ lists are a general form of vector in which the various elements need not be of the same

type, and are often themselves vectors or lists. Lists provide a convenient way to return the

results of a statistic_ data frames are matrix-like structures, in which the columns can be of different types. Think

of data frames as ‘data matrices’ with one row per observational unit but with (possibly)

both numerical and categorical variables. Many experiments are best described by data

frames: the treatments are categorical but the response is numeric.

_ functions are themselves objects in R which can be stored in the project’s workspace. This

provides a simple and convenie

 

Statistical models in R

This section presumes the reader has some familiarity with statistical methodology, in particular

with regression analysis and the analysis of variance. Later we make some rather more ambitious

presumptions, namely that something is known about generalized linear models and nonlinear
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
regression.

The requirements for fitting statistical models are sufficiently well defined to make it possible

to construct general tools that apply in a broad spectrum of problems.

R provides an interlocking suite of facilities that make fitting statistical models very simple.

As we mention in the introduction, the basic output is minimal, and one needs to ask for the

details by calling extr

 

 

The outer product of two arrays

An important operation on arrays is the outer product. If a and b are two numeric arrays,

their outer product is an array whose dimension vector is obtained by concatenating their two

dimension vectors (order is important), and whose data vector is got by forming all possible

products of elements of the data vector of a with those of b. The outer product is formed by

the special operator %o%:

> ab <- a %o% b

An alternative is

> ab <- outer(a, b, "*")

The multiplication function can be replaced by an arbitrary function of two variables. For

example if we wished to evaluate the function f(x; y) = cos(y)=(1 + x2) over a regular grid of

values with x- and y-coordinates defined by the R vectors x and y respectively, we could proceed

as follows:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
> f <- function(x, y) cos(y)/(1 + x^2)

> z <- outer(x, y, f)

In particular the outer product of two ordinary vectors is a doubly subscripted array (that

is a matrix, of rank at most 1). Notice that the outer product operator is of course noncommutative.

Defining your own R functions will be considered further in Chapter 10 [Writing

your own functions], page 42.

An example: Determinants of 2 by 2 single-digit matrices

As an artificial but cute example, consider the determinants of 2 by 2 matrices [a; b; c; d] where

each entry is a non-negative integer in the range 0; 1; : : : ; 9, that is a digit.

The problem is to find the determinants, ad

تحلیل آماری با R یکی دیگر از تحلیل هایی است که در مقالات و پایانامه ها از آن استفاده می شود. R  یک نرم افزار جامع به همراه امکانات ویژه برای تحلیل آماری اطلاعات و داده‌هاست. این نرم افزار به صورت رایگان قابل دانلود می باشد. تعداد زیادی از آمارشناسان از R برای کارهای آماری استفاده می‌کنند. به این نرم افزار می‌توان به به عنوان نرم افزاری نگاه کرد که بسیاری از تکنیک‌های آماری مدرن را اجرا می‌کند. همکاران آماردان موسسه پایتخت تحلیل آماری با R را برای پایان نامه ها و مقالات انجام می‌دهند.

R  دارای خصوصیاتی از قبیل:
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
    اداره موثر اطلاعات و امکان نگهداری آنها
    یک مکان ویژه عملگر برای حساب آرایه ها در ماتریس ها
    یک مجموعه بزرگ، منسجم و جامع ابزارهای واسطه برای آنالیز داده ها
    امکانات گرافیکی برای آنالیز داده ها
    یک برنامه توسعه یافته، آسان و بازبان برنامه نویسی مناسب
    یک نرم افزار برای به کار بردن روشه های وسعه یافته از تعامل آنالیز داده هاست.

در زیر به برخی از حوزه های کاربری نرم افزار R  اشاره می شود:
تحلیل آماری با R در انجام کلیه تحلیل های آماری توصیفی
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
تحلیل آماری با R در انجام کلیه تحلیل های آمار استباطی

تحلیل آماری با R در انجام کلیه تحلیل های تک متغیری و چند متغیری آماری

تحلیل آماری با R در انجام کلیه تحلیل های مربوطه به اندازه گیری مبتنی بر نظریه کلاسیک اندازه گیری

تحلیل آماری با R برای انجام تحلیل عاملی اکتشافی

تحلیل آماری با R برای انجام تحلیل‌های مکنون

تحلیل آماری با R برای انجام دیداری سازی داده ها به صورت شبکه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
تحلیل آماری با R در انجام تحلیل های ناپارامتری سوال پاسخ

تحلیل آماری با R در انجام تحلیل های بیزی

تحلیل آماری با R در انجام تحلیل های خوشه ای

روژه های تحلیل آماری میتوانند بانرم افزار r صورت گیرند یعنی در تحلیل آماری از آنها استفاده شوند.
تحلیل آماری با این نرم افزار علاوه بر مدیریت داده ها میتواند آنها را دسته بندی کند، یعنی اینکه به تحلیل آماری سریع داده ها می پردازد.
انجام پروژه تحلیل آماری با این نرم افزار به کیفیت اطلاعات وبه طور گسترده پروژه کمک می کند.
تحلیل آماری اگر به این صورت انجام گیرند میتوانندبه درجه ی رفیعی از اعتبار رسند.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

قبل از پیدایش R زبان آماری S وجود داشت که بعد نسخه تجاری آن یعنی S PLUS منتشر شد اما به دلیل گران بودن این نرم افزار دو آمار دان نیوزلندی به نامهای Ross Ihaka و Robert Gentleman از دانشگاه Auckland تصمیم گرفتند زبانی بر اساس S برای اهداف آموزشی بنویسند.(به همین دلیل دستورات R نه بطور کامل ولی تا حد خیلی زیادی شبیه S PLUS است.) و از آنجا که حرف اول اسم هر دو نفر R می باشدنام نرم افزار خود را R گذاشتند.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
• نرم افزار R کامل است و اکثر زمینه های آمار کاربردی(تحلیل سری های زمانی، رگرسیون خطی و غیر خطی، آزمون فرض های کلاسیک ، کدگذاری، خوشه بندی و ...) را پوشش می دهد.

• این نرم افزار یکی از قویترین و بروز ترین نرم افزارهای آماری که زمینه های مختلفی غیر از آمار نیز استفاده می شود. این نرم افزار در سال 2001 ارائه شده است. استفاده از این نرم افزار بدلیل رایگان بودن و بروز رسانی سریع رو به افزایش است. یکی دیگر از دلایل محبوبیت این نرم افزار قابل استفاده بودن آن برای کابران نرم افزار S-Plus میباشد.از مزایای دیگر این نرم افزار Open source بودن آن است؛ یعنی اگر مقاله ای بخواهید در مجله های معتبر علمی جهان به چاپ برسانید همچون SAS از شما پرسیده نخواهد شد که لایسنس نرم افزارتان چیست؟.

• جالب است که این نرم افزار حتی ساده ترین منوهای آماری را ندارد و تمامی امکانات آن از طریق دستورات و کد نویسی قابل استفاده است.

• R توانایی گرافیکی قوی دارد که با قدرت آنالیز این زبان ارتباطی محکم دارد.

• الان اکثر برنامه نویسان با استفاده از این نرم افزار برای ارائه الگوریتم های سریعتر در حال رقابت هستند مثلا برای رشته Imaging Process برنامه قالبا زمان بر هستند در حالیکه دکتر نولان (فرانسه ) بسته ای رو ارائه داده که کمتر از 20 دقیقه به جواب مطلوب می رسد

• نرم افزارى ساده، پر کاربردیست که کار با آن حتى براى دانشجویان مبتدى آسان و جذاب است.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
• در ضمن هم برای این نرم افزار و هم SPLUS هر تعداد کتاب راهنما و آموزشی دراینترنت بصورت مجانی و PDF در اختیارتان قرار می گیرد.

• R-help محیطی مناسب و کارآمد برای جستجوی سوالات و دسترسی به توضیحات بیشتر است.

• بخش مهمی از پایه محیط برنامه نویسی Rرا پکیج ها فراهم می کنند.

• همه ی دستور العمل های Rو مجموعه اطلاعات در پکیج ها ذخیره شده اند. تنها زمانی که یک پکیج اجرا شده باشد محتوای آن در دسترس است

• نرم افزار R را باز کنید. به عنوان اولین قدم از این نرم افزار به عنوان یک ماشین حساب مهندسى استفاده می کنید و عملیات محاسباتی مهم را به سادگی انجام می دهید.


برای مشاوره و آموزش نرم افزار Rبه صورت تلفنی (با هزینه بسیار مناسب و تعیین وقت قبلی) و تفسیر خروجی آن و دریافت راهنمایی در مورد کار با این نرم افزار و انجام تجزیه تحلیل آماری توسط R، با ما می توانید تماس بگیرید.
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

سایر نرم افزارهای تحلیل آماری

    SPSS

    SAS

    Lisrel

    EViews

    Minitab

    NCSS
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تحلیل آماری با R از تحلیل‌های رایج دیگری است که در مقالات و پایان نامه‌ها از آن استفاده می شود. چند دلیل وجود دارد که استفاده از نرم افزار R را بر نرم افزارهای دیگر ارجح‌تر می‌سازد. اول آنکه نرم افزار R یک زبان برنامه نویسی است. در این نرم افزار دستورات باید نوشته شوند. زمانی که از نوشتن دستورات صحبت می شود به نظر کار مشکلی پیش روست اما کار با این نرم افزار بسیار راحت است.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

نرم افزار R یک پروژه open-source یا متن باز است که هرکس می تواند کدهای مختلف را بررسی کرده و آن‌ها را سرهم نماید و یک بسته نرم افزاری جدید به وجود آرد. از طریق نرم افزار R می توان کلیه تحلیل‌های آماری را انحام داد. به دلیل متن باز بودن این نرم افزار، هر روزه افراد در اقصی نقاط دنیا بر اساس نیاز خود بسته‌های نرم افزاری جدید تهیه کرده و در اختیار سایرین قرار می‌دهند. استفاده از نرم افزار R در نوشتن مقالات در مجامع علمی دنیا قابل قبول است. بعضی از نشریات ممکن است تحلیل‌های انجام شده توسط نرم افزارهای خاص را قبول نداشته باشند، ولی تحلیل‌های انجام شده توسط نرم افزار R پذیرش عموم را به خود دارد.

نرم افزار R به این دلیل که یک زان برنامه نویسی است می تواند تحلیل‌ها را بر اساس نیاز و مطابق دلخواه پژوهشگر تغییر دهد. به این خاطر م‌یتوان گفت نرم افزار بسیار انعطاف پذیری است. نرم افزار R می‌واند به صورت کاملاً اختصاصی در تمام رشته های علمی استفاده شود. فراگیری این نرم افزار کاربر را از فراگیری نرم افزارهای دیگر بی نیاز می سازد. برای مثال، نرم افزار SPSS توانایی تحلیل های SEM و PATH ANALYSIS را ندارد و لی به راحتی با نرم افزار R می‌توان این تحلیل را انجام داد.

کاربردهای تحلیل با نرم افزار R

تحلیل آماری با R امکان نمایش گرافیکی تحلیل‌های چند متغیری را فراهم می‌سازد.

تحلیل آماری با R امکان تحلیل‌های سوال پاسخ بیزی را فراهم می‌سازد.

تحلیل آماری با R کلیه همبستگی های پارامتری و ناپارامتری را ارائه می‌دهد.

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تحلیل آماری با R پایایی به روش‌های مختلف و مقیاس‌های انطباق را برآورد کند.

تحلیل آماری با R امکان انجام تحلیل های مربوط به طرح های آزمایشی را ممکن می‌سازد.

تحلیل آماری با R مقیاس گذاری چند بعدی را انجام می دهد.

تحلیل آماری با R امکان انجام تحلیل‌های خوشته ای را فراهم می‌سازد.

تحلیل آماری با R می‌تواند به دیداری سازی داده ها به صورت شبکه کمک کند.

تحلیل آماری با R توان پرداختن به تحلیل عاملی تاییدی را فراهم می‌سازد.

تحلیل آماری با R امکان انجام تحلیل مدل‌های مکنون را ممکن می‌سازد.

امکان بررسی برازش مدل‌های مختلف با استفاده از تحلیل آماری با R وجود دارد.

امکان انجام تحلیل‌های مربوطه به مدل‌های آمیخته سوال پاسخ با تحلیل آماری با R وجود دارد.

تحلیل آماری با R مدل‌های مختلف تحلیل رگرسیونی را انجام می‌دهد.

تحلیل آماری با R مدل معادلات ساختاری را انجام می‌دهد.

تحلیل آماری پایان نامه با نرم افزار R

در زیر به برخی از پایان نامه هایی که تاکنون در رشته‌های مختلف در موسسه ایران تحقیق کار شده است و از نرم افزار R برای تحلیل داده‌ها استفاده شده اشاره می‌شود:

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته جامعه شناسی

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته روانشناسی

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته کتابداری

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته مدیریت

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته کشاورزی

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته تربیت بدنی

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته روانشناسی بالینی

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته روانشناسی صنعتی سازمانی

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته پزشکی

تحلیل آماری با R برای پایان نامه رشته مدیریت مالی

از تمامی اساتید و دانشجویان عزیزی که قصد تحلیل آماری با R را دارند درخواست می گردد برای تماس با متخصصین نرم افزار R موسسه azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

آنالیز آماری پایان نامه با اس پی اس اس (Spss) لیزرل (Lisrel)
انجام آنالیز آماری و تحلیل کیفی و کمی پایان نامه کارشناسی ارشد و دکتری

 azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار اس پی اس اس Spss

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار لیزرل lisrel

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار مینی تب MINITAB

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار اسمارت پی ال اس smart pls

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار SAS

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار استاتیستیکا statistica

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار ایویوز Eviews

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار R

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار NCSS
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار اکسپرت چویس EXPERT CHOICE

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار متلب MATLAB

آنالیز و تحلیل آماری با نرم افزار آموس Amos

آنالیز و تحلیل آماری دیمتل Dematel

انجام پاورپوینت دفاع پایان نامه

انجام آنالیز آماری پروژه های تاپسیس (TAPSIS) و سلسله مراتبی (AHP)

آنالیز واریانس ، کوواریانس ، آنالیز توصیفی ، آنالیز کیفی تم (Theme) ، تحلیل رگرسیون، همبستگی

مشاوره آماری پایان نامه و آنالیز و تحلیل داده های پایان نامه و انجام پاور پوینت در رشته مدیریت ، روانشناسی ، اقتصاد ، مدیریت مالی ، حسابداری
آنالیز و تحلیل آماری داده­ های پایان­ نامه
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
برای داده­ های پایان­ نامه و فصل چهارم ، نتایجش ؛ معمولا آنالیز های خیلی مفصلی را اساتید می­ خواهند ، و اصل کار پایان­ نامه و انجام آن و کسی که پایان­ نامه را می­نویسد ، فصل چهارم یعنی نتایجش که آنالیز داده­ ها باشد مهم هست . برای انجام آنالیز در بخش­ های مختلف مثل پروژه­ های تحلیلی-پوششی داده­ ها یا DEA، بعد رگرسیون ، همبستگی ، تحلیل­ های مختلف و فنون­ های آماری مختلف ، آنالیز توصیفی ، کیفی ، کمی ، با نرم­ افزار SPSS و نرم­ افزارهای دیگر مثل لیزرل ، آموس ، PLS، و هم­چنین نرم­ افزارهای دیگر می­ تواند خیلی­ خیلی مهم باشد . باید حتما کسی باشد که آزمون­ های مختلف را انجام داده باشد ، اگر آزمون T یا T جفتی کسی می­ خواهد بگیرد باید حتما آنالیزوری باشد که به این آزمون آشنا هست، چون باید بشناسد فرضیه­ ها را ، اگر کسی می­خواهد رگرسیون بگیرد باید حتما آزمون رگرسیون را وارد باشد ، ضریب همبستگی ، آماره­ ی Z و موارد دیگر هم به همین ترتیب ؛ به­ طور کلی آنالیز آماری دیتاها با SPSS، با SAS، با لیزرل، با آموس، DEMATEL، smart pls، یا نرم­افزارهای دیگر همه کارهای تخصصی را می­ طلبد . اگر کسی آنالیز داده­ ها را در رشته­ ی اقتصاد با ایویوز می­خواهد انجام بدهد نباید پیش یک مبتدی و کسی که تازه ایویوز را یاد گرفته ببرد ، و حتما باید به یک متخصص ایویوز بدهد که بتواند آن را درست تحلیل کند ، آنالیز آماری آن درست باشد و برای کارهایی مثل آموس ، لیزرل، SPSS این­ها هم هم­چنین. به­طورکلی امروزه اصلا از تحلیل­های عاملی تاییدی، مدل­های ساختاری برای تحلیل زیاد استفاده می­ کنند که از خود برنامه لیزرل هست ، انجام تحلیل آماری با نرم ­افزار متلب استفاده می­ کنند . این­ها همه تخصص ­های خاص خودشان را برای آنالیز داده ­ها می­طلبد . رسم نمودارهای DEA، QFD، AHP، تحلیل سلسله مراتبی، Topsis، معادلات ساختاری ، تحلیل­ های تشخیصی و موارد دیگر برای انجام تحلیل­ های آماری در رشته ­هایی مثل مدیریت، حسابداری، روان­شناسی، اقتصاد، MBA، DBA، مدیریت رشته­های مختلف، برنامه­ریزی، کارآفرینی این­ها همه تحلیل­های آماری بوده که برای سفارش تحلیل­های آماری، در کارشناسی ارشد و دکتری ، باید به دست متخصص و یا آنالیزور بسیار حرفه­ای بپردازد . در تحلیل­ هایی مثل تحلیل نرم ­افزار استاتیستیکا خودش برنامه­ های مختلف دارد و برای توضیحات آماری مثلا گسسته ، پیوسته ، آنالیز واریانس­ های یک­طرفه ، چند طرفه ، آنالیز کوواریانس ، تحلیل­ های رگرسیونی و تحلیل­ های دیگر با نرم ­افزارهای مختلف می­ تواند این ­ها کیفیت­ های مختلفی را شرکت­ های مختلف ارائه بدهند ، و حتما باید دانشجو به این فکر باشد که بهترین را انتخاب بکند و سخت­گیری­ های خاصی را در این­باره به نمایش بگذارد تا بتواند که به بهترین نتیجه برسد و انواع داده­ آماری پایان­ نامه­ اش به بهترین نحو مورد آنالیز قرار بگیرد . اگر از نرم­ افزار SPSS استفاده می­ کند باید حتما طوری باشد که در سطح مقدماتی نباشد و آنالیزور به صورت پیشرفته بلد باشد خروجی بگیرد ، تحلیل نتایج کند ، در آزمون­های دیگر مثل تی استیودنت ، یا آزمون­ های پارامتری ، ناپارامتری ، واریانس ، تحلیل عاملی ، این­ها همه مسائلی هست که باید یک آنالیزور به خوبی آن­ها را بلد باشد ، کای اسکوئر ، واریانس­ های تی تست ، و موارد دیگر همگی جزو بخش­ های مختلف آنالیز هستند و حتما باید توسط آنالیزور خوب حتی در نرم­ افزار اکسل ، استاتا ، ایویوز ، مینی­تب ، نرم­ افزار R و نرم­افزارهای دیگر باید حتما آنالیزوری باشد که وارد باشد، بتواند داده­ها را به خوبی مرتب کند ، داده­ ها را بشناسد ، و این­ ها همه این مطلب را می­ طلبد که باید یک موسسه­ خیلی ­خوب آنالیز داده و انجام تحلیل داده­ های پایان­ نامه این را انجام بدهد تا دانشجو با خیال راحت بتواند فصل چهارم پایان ­نامه و نتایجش را بنویسد ، تحویل بدهد و بتواند به خوبی از آن دفاع کند ، خیلی آنالیزهای مختلفی شاید بخواهد ، بعضی مواقع ضریب همبستگی پیرسون ، اسپیرمن ، کندال و آزمون بارتلت را شاید بخواهد برای ضرورت و کفایت نمونه ­گیری تحلیل­ های آماری اکتشافی ، کلاستر ، تحلیل کلاستر ، آزمون­ های نرمالیته و آزمون آلفرد کرونباخ که سریع­ ترین حالت است برای پایه­ ی پرسش­نامه و موارد دیگر که می­ تواند بسیار بسیار مهم باشد ، و علی­رغم سادگی آن برای یک موسسه آنالیز داده و تحلیل داده حالا با SPSS، لیزرل یا با موارد دیگر می­ تواند برای دانشجو اگر سهل­ انگاری بکند بسیار ریسک باشد و نتواند کارهایش را به درستی انجام بدهد .

azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com