Bag of Words

حقيبة الكلمات: دليل المبتدئين في معالجة اللغة الطبيعية

حقيبة الكلمات (Bag of Words - BoW) هي نموذج بسيط لكنه فعال في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يستخدم لتمثيل النصوص. على الرغم من بساطته، يعتبر أساسًا للعديد من تقنيات تحليل المشاعر، تصنيف النصوص، واسترجاع المعلومات. هذا المقال يهدف إلى تقديم شرح مفصل لـ BoW للمبتدئين، مع التركيز على تطبيقاته المحتملة في فهم بيانات العملات المشفرة، بما في ذلك تحليل الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.

ما هي حقيبة الكلمات؟

تخيل أن لديك نصًا. بدلاً من النظر إلى ترتيب الكلمات، تركز حقيبة الكلمات على *عدد* مرات ظهور كل كلمة في النص. بمعنى آخر، يتم التعامل مع النص كـ "حقيبة" تحتوي على كلمات، دون أهمية لترتيبها. هذا التبسيط يجعله سهل الحساب والتطبيق.

على سبيل المثال، ضع في اعتبارك الجملتين التاليتين:

"البيت كبير وأحمر."
"البيت أحمر وكبير."

من وجهة نظر حقيبة الكلمات، هاتان الجملتان متطابقتان، لأنهما تحتويان على نفس الكلمات بنفس التكرار: "البيت" (1)، "كبير" (1)، "أحمر" (1).

خطوات بناء حقيبة الكلمات

1. تجميع المفردات (Vocabulary Building): الخطوة الأولى هي إنشاء قائمة فريدة بجميع الكلمات الموجودة في مجموعة النصوص التي تتعامل معها. هذه القائمة تسمى "المفردات". 2. تمثيل النص (Text Representation): لكل نص، يتم إنشاء متجه (vector) يمثل عدد مرات ظهور كل كلمة من المفردات في هذا النص. طول هذا المتجه يساوي حجم المفردات. 3. التطبيع (Normalization): في بعض الأحيان، يتم تطبيع المتجهات الناتجة لضمان أن النصوص ذات الأطوال المختلفة لا تؤثر على النتائج بشكل غير متناسب. يمكن استخدام تقنيات مثل TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) للتطبيع.

مثال توضيحي

لنفترض أن لدينا النصوص التالية:

النص 1: "البيت جميل جدا."
النص 2: "الجو جميل ورائع."

1. المفردات: {"البيت", "جميل", "جدا", "الجو", "ورائع"} 2. تمثيل النصوص:

تمثيل النصوص باستخدام حقيبة الكلمات
النص 1 \| النص 2 \|
1 \| 0 \|	1 \| 1 \|	1 \| 0 \|	0 \| 1 \|	0 \| 1 \|

تطبيقات حقيبة الكلمات في مجال العملات المشفرة

تحليل المشاعر حول العملات المشفرة: يمكن استخدام BoW لتحليل المشاعر في تويتر، Reddit، وغيرها من منصات وسائل التواصل الاجتماعي لفهم الرأي العام حول عملة مشفرة معينة. هذا يمكن أن يساعد المتداولين في اتخاذ قرارات مستنيرة.
تصنيف الأخبار المتعلقة بالعملات المشفرة: يمكن تصنيف الأخبار إلى فئات مختلفة (مثل "إيجابية"، "سلبية"، "محايدة") باستخدام BoW.
التنبؤ بأسعار العملات المشفرة: بالاشتراك مع تقنيات التعلم الآلي الأخرى، يمكن استخدام BoW لتحليل الأخبار والمشاعر والتنبؤ بتحركات أسعار العملات المشفرة.
الكشف عن الأخبار الكاذبة: يمكن استخدام BoW للمساعدة في تحديد الأخبار الكاذبة أو المضللة المتعلقة بالعملات المشفرة.

مزايا وعيوب حقيبة الكلمات

المزايا:

البساطة: سهل الفهم والتنفيذ.
الكفاءة: يتطلب موارد حسابية قليلة.
فعالية في بعض التطبيقات: يمكن أن يكون فعالًا في مهام مثل تصنيف النصوص وتحليل المشاعر.

العيوب:

تجاهل ترتيب الكلمات: يفقد المعنى الناتج عن ترتيب الكلمات. "القطة عضت الكلب" و "الكلب عض القط" يعتبران متطابقين.
تجاهل المعنى الدلالي: لا يأخذ في الاعتبار المعنى الدلالي للكلمات. كلمات مختلفة يمكن أن تعني نفس الشيء، أو كلمة واحدة يمكن أن يكون لها معانٍ مختلفة.
مشكلة الكلمات النادرة: الكلمات النادرة يمكن أن تؤثر بشكل كبير على النتائج.

بدائل لحقيبة الكلمات

نظرًا لقيود حقيبة الكلمات، تم تطوير نماذج أكثر تعقيدًا، مثل:

TF-IDF: يعطي وزنًا أكبر للكلمات المهمة في النص.
Word Embeddings (مثل Word2Vec, GloVe, FastText): تمثل الكلمات كنقاط في فضاء متعدد الأبعاد، مما يسمح بالتقاط المعنى الدلالي.
نماذج اللغة (Language Models) مثل BERT, GPT: تستخدم الشبكات العصبية لالتقاط العلاقات المعقدة بين الكلمات.
N-grams: يأخذ في الاعتبار تسلسل الكلمات.

استراتيجيات تداول ذات صلة

روابط ذات صلة

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

النص 1 \| النص 2 \|
1 \| 0 \|	1 \| 1 \|	1 \| 0 \|	0 \| 1 \|	0 \| 1 \|