تغییرات

.vscode/settings.json

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+    "workbench.colorCustomizations": {
+        "activityBar.background": "#0E3144",
+        "titleBar.activeBackground": "#14445F",
+        "titleBar.activeForeground": "#F8FCFE"
+    }
+}

remove_all_o_sentences.py

@@ -0,0 +1,152 @@
+def analyze_and_filter_dataset(input_file, output_file, report_file):
+    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
+        lines = f.readlines()
+
+    # استخراج جملات
+    sentences = []
+    current_sentence = []
+
+    for line in lines:
+        stripped_line = line.strip()
+        if not stripped_line or stripped_line == '...':
+            if current_sentence:
+                sentences.append(current_sentence)
+                current_sentence = []
+        else:
+            current_sentence.append(stripped_line)
+    if current_sentence:
+        sentences.append(current_sentence)
+
+    # شمارش جملات
+    total_sentences = len(sentences)
+    filtered_sentences = []
+    all_o_count = 0
+
+    for sent in sentences:
+        tags = [token.split()[1] for token in sent if len(token.split()) >= 2]
+        if all(tag == 'O' for tag in tags):
+            all_o_count += 1
+        else:
+            filtered_sentences.append(sent)
+
+    kept_sentences = len(filtered_sentences)
+
+    # شمارش توکن‌ها
+    total_tokens = sum(len(sent) for sent in filtered_sentences)
+
+    # استخراج موجودیت‌ها
+    org_entities = []
+    ref_entities = []
+    current_org = []
+    current_ref = []
+
+    for sent in filtered_sentences:
+        for token_line in sent:
+            parts = token_line.strip().split()
+            if len(parts) < 2:
+                continue
+            token, tag = parts[0], parts[1]
+
+            # پردازش ORG
+            if tag == 'B-ORG':
+                if current_org:
+                    org_entities.append(' '.join(current_org))
+                current_org = [token]
+            elif tag == 'I-ORG':
+                if current_org:
+                    current_org.append(token)
+            else:
+                if current_org:
+                    org_entities.append(' '.join(current_org))
+                    current_org = []
+
+            # پردازش REF
+            if tag == 'B-REF':
+                if current_ref:
+                    ref_entities.append(' '.join(current_ref))
+                current_ref = [token]
+            elif tag == 'I-REF':
+                if current_ref:
+                    current_ref.append(token)
+            else:
+                if current_ref:
+                    ref_entities.append(' '.join(current_ref))
+                    current_ref = []
+
+        # بستن موجودیت‌های باز در پایان جمله
+        if current_org:
+            org_entities.append(' '.join(current_org))
+            current_org = []
+        if current_ref:
+            ref_entities.append(' '.join(current_ref))
+            current_ref = []
+
+    unique_org_entities = list(set(org_entities))
+    unique_ref_entities = list(set(ref_entities))
+
+    # نوشتن گزارش در فایل و چاپ آن
+    report = []
+    report.append("📊 گزارش تحلیل دیتاست NER")
+    report.append("=" * 60)
+    report.append(f"✅ تعداد کل جملات در دیتاست: {total_sentences}")
+    report.append(f"❌ تعداد جملات حذف‌شده (همه تگ O): {all_o_count}")
+    report.append(f"✅ تعداد جملات باقی‌مانده (دارای موجودیت): {kept_sentences}")
+    report.append(f"🔤 تعداد کل توکن‌ها در جملات باقی‌مانده: {total_tokens}")
+    report.append(f"🏢 تعداد موجودیت ORG (سازمان): {len(org_entities)}")
+    report.append(f"📜 تعداد موجودیت REF (ارجاع به قانون/ماده): {len(ref_entities)}")
+    report.append(f"🔍 تعداد موجودیت منحصربه‌فرد ORG: {len(unique_org_entities)}")
+    report.append(f"🔍 تعداد موجودیت منحصربه‌فرد REF: {len(unique_ref_entities)}")
+
+    # report.append("\n📋 نمونه‌های منحصربه‌فرد موجودیت ORG:")
+    # for ent in sorted(unique_org_entities)[:10]:
+    #     report.append(f"  • {ent}")
+    # if len(unique_org_entities) > 10:
+    #     report.append(f"  ... و {len(unique_org_entities) - 10} مورد دیگر")
+
+    # report.append("\n📋 نمونه‌های منحصربه‌فرد موجودیت REF:")
+    # for ent in sorted(unique_ref_entities)[:10]:
+    #     report.append(f"  • {ent}")
+    # if len(unique_ref_entities) > 10:
+    #     report.append(f"  ... و {len(unique_ref_entities) - 10} مورد دیگر")
+
+    report.append("\n📋 همه موجودیت‌های منحصربه‌فرد ORG:")
+    if unique_org_entities:
+        for ent in unique_org_entities:
+            report.append(f"  • {ent}")
+    else:
+        report.append("  • هیچ موجودیت ORG‌ای یافت نشد.")
+
+    report.append("\n📋 همه موجودیت‌های منحصربه‌فرد REF:")
+    if unique_ref_entities:
+        for ent in unique_ref_entities:
+            report.append(f"  • {ent}")
+    else:
+        report.append("  • هیچ موجودیت REF‌ای یافت نشد.")
+
+
+
+    report.append(f"\n✅ پردازش کامل شد.")
+    report.append(f"💾 خروجی فیلترشده در '{output_file}' ذخیره شد.")
+    report.append(f"📄 گزارش کامل در '{report_file}' ذخیره شد.")
+
+    # چاپ گزارش در کنسول
+    for line in report:
+        print(line)
+
+    # ذخیره گزارش در فایل
+    with open(report_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        f.write('\n'.join(report))
+
+    # ذخیره دیتاست فیلترشده
+    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+        for sent in filtered_sentences:
+            for line in sent:
+                f.write(line.strip() + '\n')
+            f.write('\n')
+
+# اجرای تابع
+analyze_and_filter_dataset(
+    input_file='data/DATASET140402_ref_org.txt',
+    output_file='DATASET140402_ref_org_filtered.txt',
+    report_file='گزارش_تحلیل_دیتاست.txt'
+)

train.py

@@ -1,7 +1,10 @@
-LEARNING_RATE   = 0.65e-4 # 0.65e-4 - 0.4e-4
-MINI_BATCH_SIZE = 8
-MAX_EPOCHS = 100
+learning_rate   = 0.65e-4 # 0.65e-4 - 0.4e-4
+mini_batch_size = 8
+max_epochs      = 100
 
+from funcs import save_to_file_by_address
+import json
+import os
 import datetime
 from pathlib import Path
 from flair.data import Corpus
@@ -12,9 +15,23 @@ from flair.trainers import ModelTrainer
 from flair.models import SequenceTagger
 from flair.embeddings import TransformerDocumentEmbeddings
 
-def save_to_file_by_address(file_address, content):
-    with open(file_address, 'a+', encoding='utf-8') as file:
-        file.write(content)
+#model = os.getcwd() + "\\data\\final-model.pt"
+#model = os.getcwd() + "/data/HooshvareLab--distilbert-fa-zwnj-base-ner" # مدل اولیه که تست شد و تا حدود 70 درصد در آخرین آموزش خوب جواب می داد
+#model = os.getcwd() + "/data/distilbert-base-multilingual-cased-tavasi"
+# model = "HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma"
+# model = "PooryaPiroozfar/Flair-Persian-NER" # 111111111111111
+
+## ---------------------------------------------------------
+## --- آخرین کار مورد استفاده در سامانه قانون یار از این آموزش دیده است
+#model = "orgcatorg/xlm-v-base-ner" # بهترین توکنایزر فارسی ***********************
+## ---------------------------------------------------------
+# model = AutoModel.from_pretrained("/home/gpu/HFHOME/hub/models--orgcatorg--xlm-v-base-ner")
+
+#model = "pourmand1376/NER_Farsi" # 
+#model = "HooshvareLab/bert-base-parsbert-ner-uncased"   # ****  خوب جواب داد
+#model = "SeyedAli/Persian-Text-NER-Bert-V1"             # ***** خیلی خوب جواب داد
+#model = "HooshvareLab/bert-base-parsbert-peymaner-uncased" # جالب نبود!
+#model = "HooshvareLab/bert-base-parsbert-armanner-uncased" # جالب نبود!
 
 def digit_correct(input_num):
     if input_num <10:
@@ -30,9 +47,7 @@ def main_train(model):
     """
     
     time = datetime.datetime.now()
-    # ایجاد فرمتی برای نام مدل نهایی که با کمک تاریخ روز ساخته می شود
     model_title = f"{time.year}-{digit_correct(time.month)}-{digit_correct(time.day)}--{digit_correct(time.hour)}-{digit_correct(time.minute)}-{digit_correct(time.second)}--{model}".replace('/','--')
-    
     print(f'\nMODEL:: {model}\n')
 
     # define dataset columns
@@ -92,9 +107,9 @@ def main_train(model):
     # begin training data    
     try:
         result = trainer.fine_tune(f"./taggers/{model_title}",
-                                learning_rate= LEARNING_RATE,
-                                mini_batch_size= MINI_BATCH_SIZE,
-                                max_epochs= MAX_EPOCHS
+                                learning_rate= learning_rate,
+                                mini_batch_size= mini_batch_size,
+                                max_epochs= max_epochs
                                 )
     except Exception as e:
         print(str(e.args[0]))
@@ -104,12 +119,11 @@ def main_train(model):
     # plot training log to evaluate process
     try:
         from train_log_plotter import plot_diagram
-        result = plot_diagram(model_title)
-        print(result[1])
-        
+        plot_diagram(model_title)
     except:
         print('log diagram failed due to error!')
 
+
     print('fine-tune operation finished')
     
     operation_time = datetime.datetime.now()
@@ -143,7 +157,7 @@ def main_train(model):
     F1 Score: {result}
     ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~\n'''
 
-    hyperparameters = f"""LEARNING_RATE: {LEARNING_RATE} - MINI_BATCH_SIZE: {MINI_BATCH_SIZE} - MAX_EPOCHS: {MAX_EPOCHS}"""
+    hyperparameters = f"""learning_rate: {learning_rate} - mini_batch_size: {mini_batch_size} - max_epochs: {max_epochs}"""
 
     final_result = f"""Model Name: {model}
     Fine-Tune Parameters: {hyperparameters}
@@ -157,15 +171,29 @@ def main_train(model):
 
     return True
 
-
-models = ["HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma"]
-
+models = """
+HooshvareLab/bert-base-parsbert-ner-uncased
+HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma
+HooshvareLab/bert-base-parsbert-armanner-uncased
+HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-arman
+HooshvareLab/bert-base-parsbert-peymaner-uncased
+"""
+models = """
+HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma
+"""
+# HooshvareLab/distilbert-fa-zwnj-base-ner
+models_with_error= """
+nicolauduran45/affilgood-ner-multilingual-v2 - error
+Amirmerfan/bert-base-uncased-persian-ner-50k-base - error
+AliFartout/Roberta-fa-en-ner - error
+"""
+model = 'HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma' 
 if __name__ == "__main__":
     # model = 'HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma'
     # main_train(model)
     
     # iterate models to train
-    for model in models:
+    for model in models.split('\n'):
         if model == '':
             continue
 

train_comments.txt

@@ -1,32 +0,0 @@
-#model = os.getcwd() + "\\data\\final-model.pt"
-#model = os.getcwd() + "/data/HooshvareLab--distilbert-fa-zwnj-base-ner" # مدل اولیه که تست شد و تا حدود 70 درصد در آخرین آموزش خوب جواب می داد
-#model = os.getcwd() + "/data/distilbert-base-multilingual-cased-tavasi"
-# model = "HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma"
-# model = "PooryaPiroozfar/Flair-Persian-NER" # 111111111111111
-
-## ---------------------------------------------------------
-## --- آخرین کار مورد استفاده در سامانه قانون یار از این آموزش دیده است
-#model = "orgcatorg/xlm-v-base-ner" # بهترین توکنایزر فارسی ***********************
-## ---------------------------------------------------------
-# model = AutoModel.from_pretrained("/home/gpu/HFHOME/hub/models--orgcatorg--xlm-v-base-ner")
-
-#model = "pourmand1376/NER_Farsi" # 
-#model = "HooshvareLab/bert-base-parsbert-ner-uncased"   # ****  خوب جواب داد
-#model = "SeyedAli/Persian-Text-NER-Bert-V1"             # ***** خیلی خوب جواب داد
-#model = "HooshvareLab/bert-base-parsbert-peymaner-uncased" # جالب نبود!
-#model = "HooshvareLab/bert-base-parsbert-armanner-uncased" # جالب نبود!
-
-# HooshvareLab/distilbert-fa-zwnj-base-ner
-models_with_error= """
-nicolauduran45/affilgood-ner-multilingual-v2 - error
-Amirmerfan/bert-base-uncased-persian-ner-50k-base - error
-AliFartout/Roberta-fa-en-ner - error
-"""
-
-models = """
-HooshvareLab/bert-base-parsbert-ner-uncased
-HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-peyma
-HooshvareLab/bert-base-parsbert-armanner-uncased
-HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-ner-arman
-HooshvareLab/bert-base-parsbert-peymaner-uncased
-"""

train_log_plotter.py

@@ -1,30 +1,20 @@
-"""
-این سورس جهت خواندن فایل لاگ آموزش مدل و ترسیم نمودار پیشرفت بر اساس فاکتور LOSS ایجاد شده است
-"""
 import matplotlib.pyplot as plt
 import os
 import csv
 
-# def find_newest_file(directory):
-#     # دریافت لیست فایل‌ها در دایرکتوری
-#     files = os.listdir(directory)
-#     # بررسی اینکه آیا دایرکتوری خالی است یا خیر
-#     if not files:
-#         return None  # اگر دایرکتوری خالی باشد، مقدار None بازگردانده می‌شود
+def find_newest_file(directory):
+    # دریافت لیست فایل‌ها در دایرکتوری
+    files = os.listdir(directory)
+    # بررسی اینکه آیا دایرکتوری خالی است یا خیر
+    if not files:
+        return None  # اگر دایرکتوری خالی باشد، مقدار None بازگردانده می‌شود
     
-#     # ایجاد مسیر کامل برای فایل‌ها و پیدا کردن فایل جدیدتر با استفاده از max
-#     full_paths = [os.path.join(directory, file) for file in files]
-#     newest_file = max(full_paths, key=os.path.getctime)  # بر اساس زمان ایجاد (creation time)
-#     return newest_file
+    # ایجاد مسیر کامل برای فایل‌ها و پیدا کردن فایل جدیدتر با استفاده از max
+    full_paths = [os.path.join(directory, file) for file in files]
+    newest_file = max(full_paths, key=os.path.getctime)  # بر اساس زمان ایجاد (creation time)
+    return newest_file
 
-def generate_diagram(progress_data:list, model_title:str):
-    """
-    ایجاد و ذخیره دیاگرام بر اساس داده های مربوط به آموزش مدل
-    
-    Args:
-        progress_data(list): لیست فاکتور loss در ایپاک های آموزش مدل
-        model_title(str): نام مدل آموزش دیده
-    """
+def save_diagram(progress_data, model_title):
     # آرایه داده‌هایی که قرار است در دیاگرام ترسیم شود
     data = progress_data
 
@@ -53,14 +43,7 @@ def generate_diagram(progress_data:list, model_title:str):
     
 
 
-def read_log(file_path:str):
-    """
-    خواندن محتوای فایل loss
-    
-    Args:
-        file_path(str): آدرس فایل loss
-        progress(list[tuple]): لیستی شامل شماره ایپاک و loss متناظر با آن
-    """
+def read_log(file_path):
     # read loss file
     with open(file_path, mode="r") as file:
         tsv_reader = csv.reader(file, delimiter="\t")
@@ -78,41 +61,12 @@ def read_log(file_path:str):
     return progress
     
 
-def plot_diagram(model_title:str):
-    """
-    ترسیم نمودار بر اساس لاگ فاکتور LOSS
-    
-    Args:
-        model_title(str): نام مدلی که آموزش داده شده است
-        
-    Returns:
-        tuple: شامل یک کلید بولین که وضعیت موفقیت عملیات را نشان می دهد و نیز توضیحاتی در مورد نتیجه عملیات
-    """
-    
-    result = True, ''
-    
-    # تنظیم آدرس فایل loss مربوط به این مدل
+def plot_diagram(model_title):
     loss_log = f'./taggers/{model_title}/loss.tsv'
-    # خواندن فایل loss مربوط به مدل
-    try:
-        progress = read_log(loss_log)
-    except:
-        result = False, "Error: please check model's path!"
-        return result
-    
-    # ایجاد و ذخیره دیاگرام در پوشه مربوط به مدل
-    generate_diagram(progress, model_title)
+    progress = read_log(loss_log)
+    save_diagram(progress, model_title)
     print('loss diagram saved!')
 
-    result = True, 'loss diagram generated and saved!'
-    
-    return result
-
 if __name__ == "__main__":
-    # تست سورس بر اساس نام مدل
-    # چنین مدلی باید در پوشه  taggers وجود داشته باشد
-    model_title = '2025-07-21--17-51-49--HooshvareLab--bert-fa-base-uncased-ner-peyma'
-    
-    result = plot_diagram(model_title)
-    print(result[1])
-
+    model_title = 'HooshvareLab--distilbert-fa-zwnj-base-ner--2025-7-20--3-41-58'
+    plot_diagram(model_title)

گزارش_تحلیل_دیتاست.txt

@@ -0,0 +1,191 @@
+📊 گزارش تحلیل دیتاست NER
+============================================================
+✅ تعداد کل جملات در دیتاست: 863
+❌ تعداد جملات حذف‌شده (همه تگ O): 398
+✅ تعداد جملات باقی‌مانده (دارای موجودیت): 465
+🔤 تعداد کل توکن‌ها در جملات باقی‌مانده: 23280
+🏢 تعداد موجودیت ORG (سازمان): 830
+📜 تعداد موجودیت REF (ارجاع به قانون/ماده): 92
+🔍 تعداد موجودیت منحصربه‌فرد ORG: 117
+🔍 تعداد موجودیت منحصربه‌فرد REF: 56
+
+📋 همه موجودیت‌های منحصربه‌فرد ORG:
+  • مجلس شورای اسلامی
+  • وزارت امور اقتصادی و دارایی
+  • شرکت ملی گاز
+  • دولت
+  • اشخاص حقیقی و حقوقی
+  • نیروی مقاومت بسیج
+  • وزیر امور اقتصادی و دارایی
+  • وزارت آموزش و پرورش
+  • همه پرسی
+  • تمام دستگاههای اجرایی
+  • شورای اقتصاد
+  • سازمان بهزیستی
+  • شورای عالی انقلاب فرهنگی
+  • دولت.
+  • مجلس
+  • وزارت فرهنگ و آموزش عالی
+  • جهاد سازندگی
+  • کلیه سازمانها
+  • سپاه پاسداران انقلاب اسلامی
+  • هیات وزیران.
+  • شورای عالی امنیت ملی
+  • سازمان برنامه و بودجه
+  • رییس
+  • سازمان برنامه
+  • شورای عالی اشتغال
+  • سازمان حسابرسی
+  • جمعیت هلال احمر
+  • وزارت کشاورزی
+  • وزارت صنایع و معادن
+  • شورای عالی شهرسازی و معماری
+  • سازمان آموزش فنی و حرفه ای
+  • وزارت نفت
+  • دستگاههای اجرایی کشور
+  • وزیر دادگستری
+  • نیروی انتظامی
+  • استاندار
+  • هیات وزیران
+  • شوراهای اسلامی شهر و روستا
+  • وزارتخانه ها
+  • گمرک
+  • بانک صنعت و معدن
+  • سازمان تامین اجتماعی
+  • رییس جمهور
+  • وزارت صنایع
+  • شوراهای اسلامی
+  • سازمان بنادر و کشتیرانی
+  • وزیر نیرو
+  • شورای نگهبان
+  • بانکها
+  • دیوان محاسبات
+  • اتاق بازرگانی
+  • استانداران
+  • استانداری
+  • خزانه داری
+  • مقام معظم رهبری
+  • دستگاههای اجرایی.
+  • دادستان کل کشور
+  • مجلس سنا
+  • قوه قضاییه
+  • نیروهای مسلح
+  • وزارت راه و شهرسازی
+  • دستگاههای اجرایی
+  • سازمان حفاظت محیط زیست
+  • نمایندگان مجلس شورای اسلامی
+  • وزیر دفاع
+  • سازمان امور اداری و استخدامی
+  • شورای عالی اداری
+  • دانشگاه آزاد اسلامی
+  • ارتش
+  • کلیه
+  • وزارت نیرو
+  • شرکت سهامی بیمه
+  • اتاق بازرگانی و صنایع و معادن
+  • شرکت ملی صنایع پتروشیمی
+  • وزارت تعاون
+  • مجمع تشخیص مصلحت نظام
+  • وزارت بهداشت
+  • کمیته امداد امام خمینی (ره)
+  • سازمان میراث فرهنگی و گردشگری
+  • بانک کشاورزی
+  • مجلس شورای ملی
+  • صدا و سیمای
+  • ستاد کل
+  • کلیه دستگاههای اجرایی
+  • وزارت کشور
+  • وزارت جهاد کشاورزی
+  • شورای پول و اعتبار
+  • شورای اسلامی شهر
+  • شورای عالی حفاظت محیط زیست
+  • وزارت دادگستری
+  • شهرداری تهران
+  • مرکز آمار
+  • سازمان خصوصی سازی
+  • وزارت پست و تلگراف و تلفن
+  • وزارت ارتباطات و فناوری اطلاعات
+  • بیمه مرکزی
+  • وزارت جهاد سازندگی
+  • سازمان مدیریت و برنامه ریزی
+  • شرکت توانیر
+  • وزارت کار و امور اجتماعی
+  • نمایندگان مجلس
+  • سازمان ملی زمین و مسکن
+  • وزارت دفاع و پشتیبانی نیروهای مسلح
+  • سازمان گسترش و نوسازی صنایع
+  • ریاست جمهوری
+  • شهرداریها
+  • بانک مرکزی
+  • سازمان امور مالیاتی
+  • کمیته امداد امام خمینی
+  • مجمع عمومی
+  • سازمان
+  • وزارت امور خارجه
+  • نهادهای انقلاب اسلامی
+  • سازمان توسعه و نوسازی معادن و صنایع معدنی
+  • شرکت ملی نفت
+  • جهاد دانشگاهی
+  • اتاق تعاون
+
+📋 همه موجودیت‌های منحصربه‌فرد REF:
+  • قانون مالیاتهای مستقیم مصوب 27/ 11/ 1380
+  • قانون اساسی
+  • قانون توزیع عادلانه آب مصوب 18 /7 /1363
+  • قانون الحاق یک تبصره به ماده 96 قانون محاسبات عمومی
+  • قانون اساسی مصوب 7 جمادی الاولی مطابق 16 ثور 1329 قمری
+  • قانون برنامه پنجساله دوم توسعه اقتصادی اجتماعی و فرهنگی جمهوری اسلامی ایران مصوب 20 /9 /1373
+  • قانون نحوه انجام امور مالی و معاملاتی دانشگاهها و موسسات آموزش عالی و تحقیقاتی مصوب 18 /10 /1369
+  • قانون تنظیم بخشی از مقررات مالی دولت مصوب 27 /11 /1380
+  • قانون عملیات بانکی بدون ربا
+  • قانون انتشار اوراق مشارکت مصوب 3 /6 /1376)
+  • قانون بودجه سال 1385 کل کشور مصوب 12 /7 /1385
+  • قانون برنامه سوم توسعه اقتصادی اجتماعی و فرهنگی جمهوری اسلامی ایران
+  • قانون نظام هماهنگ پرداخت کارکنان
+  • قانون استفساریه تبصره ذیل ماده -1082 قانون مدنی مصوب 1376
+  • قانون اصلاح بندهای (الف) (ب) و (ج) ماده -80 و ماده -86 قانون محاسبات عمومی کشور مصوب 1 /6 /1366
+  • قانون بیمه مرکزی ایران و بیمه گری مصوب 1350
+  • قانون معافیت کلیه دانشجویان بورسیه و اعضای هیات علمی
+  • قانون اصلاح تبصره 2 ماده 73 قانون محاسبات عمومی مصوب 1349
+  • قانون تجارت
+  • قانون برنامه و بودجه مصوب 1351
+  • قانون اصلاح بندهای (ز) و (ح) ماده 84 و بند (ج) ماده 86 قانون محاسبات عمومی
+  • قانون بودجه سال 1386
+  • قانون مدنی مصوب 1307
+  • قانون محاسبات عمومی
+  • قانون پولی و بانکی کشور مصوب سال 1351
+  • قانون تابعیت
+  • قانون تغییر نصاب معاملات موضوع ماده -87 قانون محاسبات عمومی کشور
+  • قانون محاسبات عمومی کشور مصوب 1366
+  • قانون تامین اجتماعی مصوب 1354
+  • قانون تشکیل هیات امنائ دانشگاهها و موسسات آموزش عالی و پژوهشی مصوب 23 /12 /1367
+  • قانون عملیات بانکی بدون ربا مصوب 8 /6 /1362
+  • قانون مدنی
+  • قانون محاسبات عمومی کشور مصوب 1 /6 /1366
+  • قانون نحوه وصول برخی از درآمدهای دولت و مصرف آن در موارد معین مصوب 1373
+  • قانون برنامه چهارم توسعه اقتصادی اجتماعی و
+  • قانون الحاق موادی به قانون تنظیم بخشی از مقررات مالی دولت -1 - مصوب 27 /11 /1380
+  • قانون برنامه چهارم توسعه اقتصادی اجتماعی و فرهنگی
+  • قانون اساسی مصوب 1358
+  • قانون نحوه توزیع قند و شکر تولیدی کارخانه های کشور مصوب 1353
+  • قانون تشکیل شوراهای آموزش و پرورش مصوب 26 /10 /1372
+  • قانون مدنی مصوب 1314.1.20
+  • قانون بیمه
+  • قانون تشویق و حمایت سرمایه گذاری خارجی مصوب 19 /12 /1380
+  • قانون تشویق و حمایت سرمایه گذاری خارجی مصوب 19 /12 /1380:
+  • قانون تاسیس بورس اوراق بهادار مصوب 27 /2 /1345
+  • قانون بیمه همگانی خدمات درمانی کشور مصوب 1373
+  • قانون مدنی مصوب 29 /4 /1376
+  • قانون حداکثر استفاده از توان فنی مهندسی تولیدی و صنعتی و اجرایی کشور مصوب 12 /12 /1375
+  • قانون تنظیم بخشی از مقررات مالی دولت مصوب 15 /8 /1384
+  • قانون بودجه سال 1385
+  • قانون مدنی مصوب 1314.1.17
+  • قانون تنظیم بخشی از مقررات مالی دولت مصوب 1380
+  • قانون حداکثر استفاده از توان فنی و مهندسی تولیدی و صنعتی و اجرایی کشور در اجرای پروژه ها و ایجاد تسهیلات به منظور صدور خدمات مصوب 12 /12 /1375
+  • قانون برگزاری مناقصات
+  • قانون برنامه پنج ساله دوم توسعه اقتصادی اجتماعی و فرهنگی جمهوری اسلامی ایران مصوب 20 /9 /1373
+  • لایحه قانونی الحاقی به ماده 37 قانون محاسبات عمومی
+
+✅ پردازش کامل شد.
+💾 خروجی فیلترشده در 'DATASET140402_ref_org_filtered.txt' ذخیره شد.
+📄 گزارش کامل در 'گزارش_تحلیل_دیتاست.txt' ذخیره شد.