Bag of Words

حقيبة الكلمات: دليل شامل للمبتدئين في معالجة اللغة الطبيعية

مقدمة

حقيبة الكلمات (Bag of Words, BoW) هي تقنية بسيطة لكنها فعالة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تُستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات، مثل تصنيف النصوص، تحليل المشاعر، استرجاع المعلومات، وحتى في بعض جوانب التداول الخوارزمي لبيانات الأخبار. تهدف هذه المقالة إلى تقديم شرح مفصل لهذه التقنية للمبتدئين، مع التركيز على كيفية عملها، مزاياها، عيوبها، وكيفية تطبيقها.

ما هي حقيبة الكلمات؟

تخيل أن لديك مقطعًا نصيًا وتريد تمثيله بطريقة يمكن للكمبيوتر فهمها. حقيبة الكلمات هي طريقة لتحويل هذا النص إلى مجموعة من الكلمات، مع تجاهل ترتيب الكلمات وبنيتها النحوية. بمعنى آخر، يتم التعامل مع النص كـ "حقيبة" تحتوي على الكلمات، حيث يهم فقط عدد مرات ظهور كل كلمة، وليس موقعها في الجملة.

كيف تعمل حقيبة الكلمات؟

تتضمن عملية إنشاء نموذج حقيبة الكلمات الخطوات التالية:

1. جمع البيانات: جمع مجموعة من النصوص (corpus) التي سيتم تحليلها. 2. التحضير المسبق للنص (Text Preprocessing): هذه الخطوة حاسمة وتشمل:

   *   إزالة علامات الترقيم: التخلص من الفواصل والنقاط وعلامات الاستفهام وغيرها.
   *   تحويل الحروف إلى حالة صغيرة (Lowercasing): تحويل جميع الحروف إلى حالة صغيرة لتجنب التعامل مع الكلمات المتطابقة بشكل مختلف.
   *   إزالة الكلمات الشائعة (Stop Words Removal): إزالة الكلمات الشائعة التي لا تحمل معنى كبيرًا، مثل "و"، "في"، "من"، "على"، إلخ. هناك قوائم الكلمات الشائعة جاهزة للاستخدام.
   *   التجذيع (Stemming) أو الإلمام (Lemmatization): تقليل الكلمات إلى أصلها اللغوي. التجذيع يزيل اللواحق بشكل بسيط، بينما الإلمام يأخذ في الاعتبار السياق اللغوي.

3. بناء المفردات (Vocabulary Construction): إنشاء قائمة بجميع الكلمات الفريدة في مجموعة النصوص. 4. تمثيل النص (Text Representation): تمثيل كل نص كمتجه (vector) حيث يمثل كل عنصر في المتجه عدد مرات ظهور كلمة معينة من المفردات في ذلك النص.

مثال

لنفترض أن لدينا النصين التاليين:

• النص 1: "القط يجلس على السجادة."
• النص 2: "الكلب يلعب بالكرة."

بعد التحضير المسبق للنص (إزالة علامات الترقيم، تحويل الحروف إلى حالة صغيرة، وإزالة الكلمات الشائعة) قد نحصل على:

• النص 1: "قط يجلس سجادة"
• النص 2: "كلب يلعب كرة"

المفردات ستكون: "قط"، "يجلس"، "سجادة"، "كلب"، "يلعب"، "كرة".

تمثيل النصوص كمتجهات سيكون:

| النص | قط | يجلس | سجادة | كلب | يلعب | كرة | |---|---|---|---|---|---|---| | النص 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | | النص 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |

مزايا حقيبة الكلمات

• بساطة التنفيذ: سهلة الفهم والتطبيق.
• كفاءة حسابية: سريعة نسبيًا في المعالجة.
• فعالية في بعض المهام: مناسبة لمهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر.

عيوب حقيبة الكلمات

• فقدان ترتيب الكلمات: تتجاهل ترتيب الكلمات، مما قد يؤدي إلى فقدان المعنى.
• عدم مراعاة الدلالات: لا تأخذ في الاعتبار المعنى الحقيقي للكلمات أو العلاقات بينها.
• مشكلة الأبعاد العالية: يمكن أن تصبح المفردات كبيرة جدًا، مما يؤدي إلى متجهات عالية الأبعاد.

تطبيقات حقيبة الكلمات في التداول

في سياق التداول المالي، يمكن استخدام حقيبة الكلمات لتحليل الأخبار والبيانات النصية الأخرى المتعلقة بالأسواق. على سبيل المثال، يمكن استخدامها لتحديد المشاعر السائدة في الأخبار حول سهم معين، مما قد يساعد المتداولين في اتخاذ قرارات مستنيرة. يمكن ربط هذا التحليل بـ استراتيجيات التداول القائمة على الأخبار.

تقنيات متقدمة

هناك العديد من التقنيات المتقدمة التي تتجاوز حقيبة الكلمات التقليدية، مثل:

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): يوزن الكلمات بناءً على أهميتها في النص وفي مجموعة النصوص ككل.
• N-grams: تأخذ في الاعتبار تسلسل الكلمات (مجموعات من N كلمة متتالية).
• Word Embeddings (مثل Word2Vec, GloVe, FastText): تمثل الكلمات كمتجهات في فضاء متعدد الأبعاد، مع مراعاة المعنى والعلاقات بين الكلمات.
• نماذج اللغة (Language Models): مثل BERT و GPT، التي تستخدم تقنيات التعلم العميق لفهم اللغة بشكل أفضل.

استراتيجيات تداول ذات صلة

• التداول بناءً على الأخبار
• تداول المشاعر
• التداول الخوارزمي
• التحليل الأساسي
• التحليل الفني
• استراتيجية المتوسط المتحرك
• استراتيجية MACD
• استراتيجية RSI
• استراتيجية بولينجر باند
• استراتيجية فيبوناتشي
• استراتيجية الاختراق
• استراتيجية الارتداد
• استراتيجية التداول المتأرجح
• استراتيجية التداول اليومي
• استراتيجية المضاربة

تحليل حجم التداول ذو صلة

• مؤشر حجم التداول على السعر (OBV)
• مؤشر التجميع/التوزيع (A/D)
• مؤشر التدفق النقدي (MFI)
• حجم التداول النسبي
• التقلب

المصادر والمراجع

• Natural Language Processing
• Machine Learning
• Data Mining
• Text Analytics
• Information Retrieval

خاتمة

حقيبة الكلمات هي نقطة انطلاق جيدة لفهم كيفية معالجة اللغة الطبيعية. على الرغم من بساطتها، إلا أنها يمكن أن تكون أداة قوية في العديد من التطبيقات، بما في ذلك التداول المالي. من خلال فهم مزاياها وعيوبها، يمكنك تحديد ما إذا كانت هذه التقنية مناسبة لاحتياجاتك. تذكر أن هناك تقنيات أكثر تقدمًا متاحة، ولكن حقيبة الكلمات توفر أساسًا متينًا للبدء.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين