View source for أمثلة التعليمات البرمجية لـ AWS Comprehend

```wiki
== أمثلة التعليمات البرمجية لـ AWS Comprehend ==

'''AWS Comprehend''' هي خدمة معالجة لغة طبيعية (NLP) مدارة بالكامل تقدمها Amazon Web Services (AWS). تسمح لك باستخلاص الرؤى من النص غير المهيكل. يمكن استخدام Comprehend لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك تحليل المشاعر، واستخراج الكيانات، وتصنيف النص، واللغة الرئيسية. يهدف هذا المقال إلى توفير أمثلة تعليمات برمجية للمبتدئين لاستخدام AWS Comprehend، مع التركيز على استخدام Python و AWS SDK for Python (Boto3).  سنستعرض أيضاً بعض المفاهيم الأساسية في [[الخيارات الثنائية]] وكيف يمكن أن تساعدنا معالجة اللغة الطبيعية في تحليل البيانات المتعلقة بها.

=== المتطلبات الأساسية ===

*   حساب AWS: تحتاج إلى حساب AWS نشط.
*   AWS SDK for Python (Boto3): قم بتثبيت Boto3 باستخدام pip: `pip install boto3`.
*   Python:  تأكد من تثبيت Python (الإصدار 3.6 أو أحدث موصى به).
*   أذونات IAM:  يجب أن يكون لديك أذونات IAM صحيحة للوصول إلى خدمة Comprehend. تأكد من أن المستخدم أو الدور الذي تستخدمه لديه سياسة تسمح بإجراء استدعاءات Comprehend.

=== تهيئة AWS Credentials ===

قبل البدء في استخدام Comprehend، تحتاج إلى تهيئة بيانات اعتماد AWS الخاصة بك. هناك عدة طرق للقيام بذلك:

*   '''AWS CLI:''' قم بتكوين AWS CLI باستخدام `aws configure`.
*   '''متغيرات البيئة:''' قم بتعيين متغيرات البيئة `AWS_ACCESS_KEY_ID` و `AWS_SECRET_ACCESS_KEY`.
*   '''ملف بيانات الاعتماد المشتركة:'''  استخدم ملف بيانات الاعتماد المشتركة (~/.aws/credentials).
*   '''أدوار IAM:''' إذا كنت تعمل على مثيل EC2 أو وظيفة Lambda، يمكنك استخدام دور IAM لتقديم بيانات الاعتماد.

=== تحليل المشاعر ===

تحليل المشاعر يحدد المشاعر العامة المعبر عنها في النص. يمكن أن يكون المشاعر إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا أو مختلطًا.

```python
import boto3

# تهيئة عميل Comprehend
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend', region_name='your-aws-region')  # استبدل your-aws-region بمنطقتك

# النص المراد تحليله
text = "This is a fantastic product! I highly recommend it."

# استدعاء API لتحليل المشاعر
response = comprehend.detect_sentiment(Text=text, LanguageCode='ar') # استخدم 'en' للغة الإنجليزية

# طباعة النتائج
print(f"Sentiment: {response['Sentiment']}")
print(f"Sentiment Score: {response['SentimentScore']}")
```

في هذا المثال، نستخدم `detect_sentiment` لتحليل المشاعر في النص المحدد.  يعيد الاستجابة درجة المشاعر (بين -1 و 1) والمشاعر العامة (POSITIVE, NEGATIVE, NEUTRAL, MIXED).  يمكن تطبيق هذا على تحليل آراء العملاء حول [[استراتيجية 60 ثانية]] في الخيارات الثنائية، مما يساعد على فهم مدى رضاء المستثمرين.

=== استخراج الكيانات المسماة (NER) ===

يحدد استخراج الكيانات المسماة (NER) الكيانات المسماة في النص، مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والأحداث والتواريخ.

```python
import boto3

# تهيئة عميل Comprehend
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend', region_name='your-aws-region')

# النص المراد تحليله
text = "Amazon Web Services is headquartered in Seattle, Washington."

# استدعاء API لاستخراج الكيانات المسماة
response = comprehend.detect_entities(Text=text, LanguageCode='en')

# طباعة النتائج
for entity in response['Entities']:
    print(f"Entity: {entity['Text']}, Type: {entity['Type']}, Score: {entity['Score']}")
```

في هذا المثال، نستخدم `detect_entities` لاستخراج الكيانات المسماة من النص.  يعيد الاستجابة قائمة بالكيانات، بما في ذلك النص والنوع والدرجة.  يمكن استخدام هذا لتحديد الكلمات الرئيسية المتعلقة بالشركات المالية أو الأحداث الاقتصادية التي تؤثر على [[استراتيجية مارتينجال]] في الخيارات الثنائية.

=== تصنيف النص ===

تصنيف النص يخصص النص إلى فئة أو فئات محددة مسبقًا.  يتطلب ذلك تدريب نموذج تصنيف مخصص باستخدام خدمة Comprehend.

*   '''تدريب نموذج:'''  قم بإنشاء مجموعة بيانات تدريبية تحتوي على أمثلة نصية مصنفة. ثم قم بتدريب نموذج Comprehend باستخدام هذه البيانات.
*   '''استخدام النموذج:'''  بعد تدريب النموذج، يمكنك استخدامه لتصنيف نص جديد.

```python
import boto3

# تهيئة عميل Comprehend
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend', region_name='your-aws-region')

# اسم النموذج المدرب
model_name = 'your-trained-model-name'  # استبدل your-trained-model-name باسم النموذج الخاص بك

# النص المراد تصنيفه
text = "This is a news article about the stock market."

# استدعاء API لتصنيف النص
response = comprehend.classify_text(Text=text, ModelName=model_name)

# طباعة النتائج
print(f"Classification: {response['Classification']}")
```

يمكن استخدام تصنيف النص لتحديد الأخبار المتعلقة بالخيارات الثنائية أو لتصنيف المنتديات عبر الإنترنت بناءً على الموضوعات ذات الصلة بـ [[استراتيجية الاختناق]].

=== استخراج العبارات الرئيسية ===

يحدد استخراج العبارات الرئيسية العبارات الأكثر أهمية في النص.

```python
import boto3

# تهيئة عميل Comprehend
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend', region_name='your-aws-region')

# النص المراد تحليله
text = "The stock market experienced a significant downturn today due to concerns about inflation."

# استدعاء API لاستخراج العبارات الرئيسية
response = comprehend.detect_key_phrases(Text=text, LanguageCode='en')

# طباعة النتائج
for phrase in response['KeyPhrases']:
    print(f"Phrase: {phrase['Text']}, Score: {phrase['Score']}")
```

يمكن استخدام استخراج العبارات الرئيسية لتحديد الموضوعات الشائعة في المقالات الإخبارية أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بالخيارات الثنائية، مما يساعد في تحديد [[مؤشر ستوكاستيك]].

=== اللغة الرئيسية ===

تحدد اللغة الرئيسية اللغة المستخدمة في النص.

```python
import boto3

# تهيئة عميل Comprehend
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend', region_name='your-aws-region')

# النص المراد تحليله
text = "Bonjour le monde!"

# استدعاء API لتحديد اللغة الرئيسية
response = comprehend.detect_dominant_language(Text=text)

# طباعة النتائج
print(f"Language Code: {response['LanguageCode']}")
print(f"Language Score: {response['LanguageScore']}")
```

هذا مفيد لمعالجة النصوص بلغات متعددة، خاصة عند تحليل البيانات العالمية المتعلقة بـ [[استراتيجية فيبوناتشي]].

=== تحليل كميات كبيرة من النصوص (Batch Processing) ===

بالنسبة لتحليل كميات كبيرة من النصوص، يمكنك استخدام Comprehend Batch Processing.

*   '''إنشاء مهمة:''' حدد مصدر بيانات الإدخال (S3) وموقع بيانات الإخراج (S3).
*   '''تشغيل المهمة:'''  يبدأ Comprehend في معالجة البيانات بشكل غير متزامن.
*   '''مراقبة المهمة:'''  تحقق من حالة المهمة في وحدة تحكم AWS.

=== استخدام Comprehend مع خدمات AWS الأخرى ===

*   '''Lambda:'''  استخدم Comprehend داخل وظيفة Lambda لمعالجة النص عند الطلب.
*   '''S3:'''  قم بتشغيل Comprehend على ملفات النص المخزنة في S3.
*   '''Kinesis:'''  قم بمعالجة تدفقات النص في الوقت الفعلي باستخدام Comprehend و Kinesis Data Streams.
*   '''Glue:''' استخدم Comprehend داخل مهام AWS Glue لتحويل وتنظيف البيانات النصية.

=== تطبيقات Comprehend في الخيارات الثنائية ===

*   **تحليل الأخبار المالية:**  استخدم Comprehend لتحليل الأخبار المالية وتحديد المشاعر حول الأسهم أو الأصول الأخرى التي يتم تداولها في الخيارات الثنائية. يمكن أن يساعد هذا في تحديد الفرص التجارية المحتملة باستخدام [[استراتيجية الاختراق]].
*   **تحليل وسائل التواصل الاجتماعي:**  استخدم Comprehend لتحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بالخيارات الثنائية وتحديد الاتجاهات والمشاعر. يمكن أن يساعد هذا في فهم معنويات السوق وتحديد [[مؤشرات الزخم]].
*   **تحليل تقارير الأرباح:**  استخدم Comprehend لتحليل تقارير الأرباح للشركات العامة وتحديد العوامل التي قد تؤثر على أسعار الأسهم. يمكن أن يساعد هذا في اتخاذ قرارات تداول مستنيرة باستخدام [[استراتيجية بولينجر باندز]].
*   **تقييم المخاطر:**  استخدم Comprehend لتقييم المخاطر المرتبطة بالخيارات الثنائية من خلال تحليل الأخبار والتقارير المالية. يمكن أن يساعد هذا في إدارة المخاطر باستخدام [[استراتيجية المتوسط المتحرك]].
*   **تحسين خدمة العملاء:** استخدم Comprehend لتحليل استفسارات العملاء وتصنيفها، مما يسمح بتقديم دعم سريع وفعال.

=== اعتبارات مهمة ===

*   **التكلفة:**  ضع في اعتبارك تكلفة استخدام Comprehend، خاصة عند معالجة كميات كبيرة من النصوص.
*   **الدقة:**  تعتمد دقة نتائج Comprehend على جودة البيانات المدخلة.
*   **الخصوصية:**  تأكد من الالتزام بسياسات الخصوصية عند معالجة البيانات الحساسة.
*   **اللغات المدعومة:** تحقق من قائمة اللغات المدعومة من قبل Comprehend.

=== أمثلة إضافية لاستراتيجيات الخيارات الثنائية وتحليلها ===

*   [[استراتيجية الاختراق]]
*   [[استراتيجية الاختناق]]
*   [[استراتيجية مارتينجال]]
*   [[استراتيجية فيبوناتشي]]
*   [[استراتيجية بولينجر باندز]]
*   [[استراتيجية المتوسط المتحرك]]
*   [[مؤشر ستوكاستيك]]
*   [[مؤشرات الزخم]]
*   [[تحليل حجم التداول]]
*   [[تحليل الاتجاهات]]
*   [[تحليل فجوة السعر]]
*   [[استراتيجية الدببة الصاعدة]]
*   [[استراتيجية الثور الهابط]]
*   [[استراتيجية التداول المتأرجح]]
*   [[استراتيجية التداول اليومي]]
*   [[استراتيجية التداول الخوارزمي]]
*   [[استراتيجية التداول العكسي]]
*   [[استراتيجية التداول بالأنماط]]
*   [[استراتيجية التداول بالشموع اليابانية]]
*   [[استراتيجية التداول بالوقت]]
*   [[استراتيجية التداول بالتقلب]]
*   [[استراتيجية التداول بالهامش]]
*   [[استراتيجية التداول بالرافعة المالية]]
*   [[استراتيجية التداول بالدعم والمقاومة]]
*   [[استراتيجية التداول بالتحليل الفني]]

=== الخلاصة ===

AWS Comprehend هي أداة قوية لمعالجة اللغة الطبيعية يمكن استخدامها لمجموعة متنوعة من المهام. من خلال فهم الأساسيات واستخدام أمثلة التعليمات البرمجية المقدمة، يمكنك البدء في استخدام Comprehend لتحليل البيانات النصية واستخلاص رؤى قيمة.  يمكن أن يساعد هذا في تحسين عمليات اتخاذ القرار في مجالات مثل [[التحليل الفني]] و [[تحليل حجم التداول]] و [[تحليل الاتجاهات]] في سياق الخيارات الثنائية.

[[Category:AWS Comprehend أمثلة]]
```

== ابدأ التداول الآن ==
[https://affiliate.iqbroker.com/redir/?aff=1085&instrument=options_WIKI سجّل في IQ Option] (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار)
[http://redir.forex.pm/pocketo افتح حساباً في Pocket Option] (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)
=== انضم إلى مجتمعنا ===
اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا [https://t.me/strategybin @strategybin] لتصلك:
✓ إشارات تداول يومية
✓ تحليلات استراتيجية حصرية
✓ تنبيهات اتجاهات السوق
✓ مواد تعليمية للمبتدئين