استخراج الكيانات (Entity Extraction)

استخراج الكيانات

استخراج الكيانات (Entity Extraction)، المعروف أيضاً باسم التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER)، هو مهمة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP) تهدف إلى تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في نص معين. الكيانات المسماة هي عبارات حقيقية تشير إلى أشخاص أو منظمات أو مواقع أو تواريخ أو كميات أو غيرها من الفئات المحددة مسبقًا. تعتبر هذه العملية خطوة أساسية في العديد من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية، بما في ذلك تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)، تلخيص النصوص (Text Summarization)، و استرجاع المعلومات (Information Retrieval).

ما هي الكيانات؟

الكيانات هي أشياء حقيقية يمكن تحديدها في العالم الحقيقي. يمكن تصنيفها إلى عدة أنواع، وأكثر الأنواع شيوعًا هي:

الأشخاص (PERSON): أسماء الأفراد، مثل "أحمد زويل"، "ماري كوري".
المنظمات (ORGANIZATION): أسماء الشركات والمؤسسات والحكومات، مثل "شركة جوجل"، "الأمم المتحدة".
المواقع (LOCATION): أسماء البلدان والمدن والمعالم الجغرافية، مثل "مصر"، "باريس"، "نهر النيل".
التواريخ (DATE): تواريخ محددة أو فترات زمنية، مثل "1 يناير 2024"، "القرن الحادي والعشرين".
الكميات (QUANTITY): الأرقام التي تعبر عن قياسات، مثل "10 كيلوجرام"، "50 دولارًا".
العملات (MONEY): القيم النقدية، مثل "100 يورو"، "500 ريال سعودي".
النسب المئوية (PERCENT): القيم المعبر عنها كنسبة مئوية، مثل "20٪"، "5.5٪".
الأحداث (EVENT): أحداث تاريخية أو معاصرة، مثل "ثورة 25 يناير"، "الألعاب الأولمبية".
المنتجات (PRODUCT): أسماء المنتجات والسلع، مثل "iPhone 15"، "سيارة تويوتا كامري".

هذه ليست قائمة شاملة، ويمكن إضافة المزيد من الأنواع حسب الحاجة لتطبيق معين. في مجال الخيارات الثنائية (Binary Options)، يمكن أن يكون استخراج الكيانات مفيدًا في تحليل الأخبار المتعلقة بالشركات أو المؤشرات الاقتصادية، مما يساعد المتداولين على اتخاذ قرارات مستنيرة. على سبيل المثال، تحديد أسماء الشركات التي تصدر بيانات أرباح، أو تحديد تواريخ إصدار التقارير الاقتصادية الهامة.

أهمية استخراج الكيانات

تكمن أهمية استخراج الكيانات في قدرته على تحويل النص غير المنظم إلى بيانات منظمة يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من التطبيقات. فيما يلي بعض الأمثلة:

تحليل الأخبار المالية: يساعد في تحديد الشركات والأحداث الاقتصادية الهامة التي تؤثر على أسعار الأصول، وهو أمر بالغ الأهمية في تداول الخيارات الثنائية (Binary Options Trading). على سبيل المثال، يمكن استخراج أسماء الشركات من مقالات الأخبار لتحديد الشركات التي قد تكون أسهمها عرضة للتقلبات.
خدمة العملاء: يمكن استخدامه لتحليل استفسارات العملاء وتوجيهها إلى القسم المناسب، أو لتحديد المشاكل الشائعة.
البحث عن المعلومات: يحسن دقة البحث من خلال تحديد الكيانات ذات الصلة في نتائج البحث.
بناء قواعد المعرفة: يساعد في إنشاء قواعد بيانات منظمة تحتوي على معلومات حول الكيانات المختلفة.
تحليل السجلات الطبية: يساعد في تحديد الأمراض والأدوية والإجراءات الطبية في السجلات الطبية.
مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي: يساعد في تتبع العلامات التجارية والمنافسين والموضوعات الشائعة.

في سياق التحليل الفني (Technical Analysis) للخيارات الثنائية، يمكن استخراج الكيانات من تقارير السوق لتحديد الاتجاهات الرئيسية وأنماط التداول.

طرق استخراج الكيانات

هناك عدة طرق لاستخراج الكيانات، ويمكن تصنيفها إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. القواعد المستندة إلى القواميس (Dictionary-based Approaches): تعتمد هذه الطريقة على استخدام قواميس تحتوي على قوائم من الكيانات المسماة. يتم البحث عن هذه الكيانات في النص، وإذا تم العثور عليها، يتم تصنيفها وفقًا للقائمة. هذه الطريقة بسيطة وسريعة، لكنها محدودة ولا يمكنها التعامل مع الكيانات الجديدة أو المتغيرة.

2. التعلم الآلي (Machine Learning Approaches): تعتمد هذه الطريقة على تدريب نماذج تعلم آلي على مجموعة من النصوص المصنفة. تتعلم هذه النماذج كيفية التعرف على الكيانات المسماة بناءً على الخصائص اللغوية للنص. هناك العديد من الخوارزميات المستخدمة في هذه الطريقة، بما في ذلك:

   *   نماذج ماركوف المخفية (Hidden Markov Models - HMM):  تستخدم لنمذجة التسلسلات الزمنية، ويمكن استخدامها لنمذجة التسلسل اللغوي للنص.
   *   آلات المتجهات الداعمة (Support Vector Machines - SVM):  تستخدم لتصنيف البيانات، ويمكن استخدامها لتصنيف الكلمات على أنها كيانات مسماة أو غير مسماة.
   *   الشبكات العصبية (Neural Networks):  تستخدم لنمذجة العلاقات المعقدة بين البيانات، ويمكن استخدامها لتعلم تمثيلات أكثر دقة للكيانات المسماة.  تشمل الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNN) والشبكات العصبية التلافيفية (Convolutional Neural Networks - CNN) والشبكات العصبية المحولة (Transformer Networks).

3. الطرق الهجينة (Hybrid Approaches): تجمع هذه الطريقة بين القواعد المستندة إلى القواميس والتعلم الآلي. يتم استخدام القواميس لتحديد الكيانات المعروفة، ويتم استخدام نماذج التعلم الآلي للتعرف على الكيانات الجديدة أو المتغيرة.

أدوات ومكتبات استخراج الكيانات

هناك العديد من الأدوات والمكتبات المتاحة لاستخراج الكيانات، بما في ذلك:

SpaCy: مكتبة Python قوية وفعالة لمعالجة اللغة الطبيعية، تتضمن وحدة NER عالية الأداء.
NLTK: مجموعة أدوات Python لمعالجة اللغة الطبيعية، تتضمن مجموعة متنوعة من الأدوات لاستخراج الكيانات.
Stanford CoreNLP: مجموعة أدوات Java لمعالجة اللغة الطبيعية، تتضمن وحدة NER قوية.
Hugging Face Transformers: مكتبة Python توفر الوصول إلى مجموعة واسعة من النماذج المدربة مسبقًا، بما في ذلك النماذج المخصصة لاستخراج الكيانات.
Google Cloud Natural Language API: خدمة سحابية توفر واجهة برمجة تطبيقات (API) لاستخراج الكيانات.
Amazon Comprehend: خدمة سحابية توفر واجهة برمجة تطبيقات (API) لاستخراج الكيانات.

استخراج الكيانات في سياق الخيارات الثنائية

كما ذكرنا سابقًا، يمكن أن يكون استخراج الكيانات أداة قوية للمتداولين في الخيارات الثنائية. فيما يلي بعض الأمثلة المحددة:

تحليل الأخبار: يمكن استخدام استخراج الكيانات لتحليل الأخبار المتعلقة بالشركات التي يتم تداول خيارات ثنائية عليها. على سبيل المثال، يمكن استخراج أسماء الشركات من عناوين الأخبار لتحديد الشركات التي قد تكون أسهمها عرضة للتقلبات. يمكن أيضاً استخراج الكلمات الرئيسية المتعلقة بالأحداث الاقتصادية الهامة، مثل "معدل الفائدة" أو "التضخم"، لتحديد الفرص التجارية المحتملة.
تحليل المشاعر: يمكن استخدام استخراج الكيانات مع تحليل المشاعر لتحديد المشاعر المتعلقة بالشركات أو الأصول المختلفة. على سبيل المثال، يمكن استخراج أسماء الشركات من تغريدات تويتر، ثم تحليل المشاعر المرتبطة بهذه الشركات. يمكن أن يساعد هذا المتداولين على تحديد الاتجاهات في السوق.
بناء أنظمة تداول آلية: يمكن استخدام استخراج الكيانات لبناء أنظمة تداول آلية تتفاعل مع الأخبار والبيانات الاقتصادية. على سبيل المثال، يمكن للنظام استخراج أسماء الشركات من مقالات الأخبار، ثم استخدام هذه المعلومات لتنفيذ صفقات بناءً على استراتيجية تداول محددة. هذا يتطلب دمج استخراج الكيانات مع استراتيجيات التداول الآلي (Automated Trading Strategies).
تحديد المؤشرات الاقتصادية: يمكن لـ NER تحديد وتصنيف المؤشرات الاقتصادية الهامة مثل مؤشر أسعار المستهلك (Consumer Price Index - CPI) أو معدل البطالة (Unemployment Rate) في التقارير الإخبارية، مما يساعد المتداولين على تقييم الظروف الاقتصادية واتخاذ قرارات تداول مستنيرة.
تحليل تقارير الأرباح: يمكن استخراج الكيانات من تقارير أرباح الشركات لتحديد الأرقام الرئيسية مثل الإيرادات والأرباح، مما يساعد المتداولين على تقييم الأداء المالي للشركة.

تحديات استخراج الكيانات

على الرغم من التقدم الكبير في مجال استخراج الكيانات، لا تزال هناك بعض التحديات التي يجب معالجتها:

الغموض (Ambiguity): قد يكون للكلمات معانٍ متعددة، مما يجعل من الصعب تحديد الكيان الصحيح. على سبيل المثال، كلمة "Apple" يمكن أن تشير إلى الشركة أو الفاكهة.
الكيانات الجديدة (Novel Entities): قد تظهر كيانات جديدة باستمرار، مما يتطلب تحديث القواميس والنماذج بشكل متكرر.
التعامل مع الاختلافات اللغوية (Linguistic Variations): قد تظهر الكيانات بأشكال مختلفة، مثل الاختصارات أو المرادفات.
البيانات غير المنظمة (Unstructured Data): قد يكون من الصعب استخراج الكيانات من البيانات غير المنظمة، مثل النصوص الطويلة أو المستندات المعقدة.
الأخطاء في البيانات التدريبية: إذا كانت البيانات التدريبية تحتوي على أخطاء، فسوف يؤثر ذلك على دقة النماذج.

للتغلب على هذه التحديات، من المهم استخدام تقنيات متقدمة، مثل التعلم العميق والشبكات العصبية المحولة، وتدريب النماذج على مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة.

مستقبل استخراج الكيانات

من المتوقع أن يستمر مجال استخراج الكيانات في التطور بسرعة في السنوات القادمة. تشمل بعض الاتجاهات الرئيسية:

استخدام نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models - LLMs): تظهر نماذج اللغة الكبيرة، مثل GPT-3 و BERT، نتائج واعدة في مجال استخراج الكيانات.
تطوير نماذج متعددة اللغات (Multilingual Models): تهدف هذه النماذج إلى استخراج الكيانات من النصوص بلغات مختلفة.
التركيز على استخراج العلاقات (Relation Extraction): يهدف هذا المجال إلى تحديد العلاقات بين الكيانات المختلفة.
تطوير أدوات استخراج الكيانات التفاعلية (Interactive Entity Extraction Tools): تسمح هذه الأدوات للمستخدمين بالتفاعل مع عملية استخراج الكيانات وتصحيح الأخطاء.

في مجال التحليل الأساسي (Fundamental Analysis) للخيارات الثنائية، يمكن أن يساعد استخراج الكيانات في أتمتة عملية جمع وتحليل المعلومات حول الشركات والمؤشرات الاقتصادية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن دمج استخراج الكيانات مع إدارة المخاطر (Risk Management) لتحديد المخاطر المحتملة المرتبطة بالاستثمارات. كما يمكن أن يلعب دوراً في تطوير استراتيجية مارتينجال (Martingale Strategy) وغيرها من الاستراتيجيات المتقدمة. فهم التحليل الفني للشموع اليابانية (Japanese Candlestick Technical Analysis) و مؤشر القوة النسبية (Relative Strength Index - RSI) و خطوط بولينجر (Bollinger Bands) يمكن أن يستفيد أيضاً من استخراج الكيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات. استخدام تداول الأخبار (News Trading) يتطلب استخراج الكيانات بدقة عالية. تحليل حجم التداول (Trading Volume) و تقلبات السوق (Market Volatility) يمكن أن يكون أكثر فعالية مع استخراج الكيانات لتحديد المحركات الرئيسية للتغيرات في السوق. بالإضافة إلى ذلك، فهم استراتيجية ستراجل (Straddle Strategy) و استراتيجية سترانجل (Strangle Strategy) و استراتيجية التغطية (Covered Call Strategy) يمكن أن يعزز من خلال استخراج الكيانات من مصادر المعلومات المالية. تطبيق التحليل الموجي إليوت (Elliott Wave Analysis) يمكن أن يستفيد من تحديد الكيانات الرئيسية في الأخبار والتقارير المالية. الاستفادة من مؤشر الماكد (MACD) و مؤشر ستوكاستيك (Stochastic Oscillator) يتطلب أيضاً القدرة على استخراج الكيانات ذات الصلة.

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

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