استخراج الكيانات المخصصة

استخراج الكيانات المخصصة (Named Entity Recognition - NER) هو فرع من فروع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) يهدف إلى تحديد وتصنيف الكيانات المذكورة في النص إلى فئات محددة مسبقًا. هذه الكيانات يمكن أن تكون أسماء أشخاص، منظمات، مواقع جغرافية، تواريخ، عملات، نسب مئوية، وحتى مفاهيم أكثر تعقيدًا حسب الحاجة. على عكس تحليل المشاعر أو تصنيف النصوص، يركز استخراج الكيانات المخصصة على *ما* هي الكلمات أو العبارات في النص، وليس *كيف* يشعر النص أو *عن ماذا* يدور النص بشكل عام.

أهمية استخراج الكيانات المخصصة

تكمن أهمية استخراج الكيانات المخصصة في قدرته على تحويل النص غير المنظم إلى بيانات منظمة يمكن استخدامها في مجموعة واسعة من التطبيقات. في عالم تداول الخيارات الثنائية، على سبيل المثال، يمكن أن يساعد في تحليل الأخبار والتقارير المالية لاستخراج معلومات مهمة حول الشركات، الأحداث الاقتصادية، أو التغييرات التنظيمية التي قد تؤثر على أسعار الأصول. كما أنه مفيد في:

تحسين محركات البحث: فهم محتوى صفحات الويب بشكل أفضل.
أنظمة الإجابة على الأسئلة: تحديد الكيانات الرئيسية في السؤال لتوفير إجابات دقيقة.
تحليل العملاء: فهم احتياجات العملاء من خلال تحليل رسائلهم وتعليقاتهم.
الكشف عن الاحتيال: تحديد الأنماط المشبوهة في البيانات النصية.
الرعاية الصحية: استخراج المعلومات الطبية من السجلات الصحية.

كيف يعمل استخراج الكيانات المخصصة؟

تعتمد عملية استخراج الكيانات المخصصة على مجموعة من التقنيات، بما في ذلك:

قواعد اللغة: استخدام قواعد نحوية وصرفية لتحديد الكيانات المحتملة.
التعلم الآلي: تدريب نماذج على مجموعة بيانات مُعلّمة لتحديد الكيانات تلقائيًا. تشمل هذه النماذج:

   * نماذج ماركوف المخفية (Hidden Markov Models - HMM): تستخدم لتسلسل البيانات.
   * الشبكات العصبية المتكررة (Recurrent Neural Networks - RNN) و LSTM:  فعالة في معالجة البيانات المتسلسلة مثل النصوص.
   * نماذج المحولات (Transformers): مثل BERT و RoBERTa، وهي من أحدث وأكثر النماذج المستخدمة وأكثرها دقة.

القواميس والمعجمات: استخدام قوائم مُحددة مسبقًا من الكيانات.
التعلم العميق (Deep Learning): استخدام شبكات عصبية عميقة لتحقيق دقة أعلى.

أنواع الكيانات

عادةً ما يتم تصنيف الكيانات إلى عدة أنواع رئيسية، على الرغم من أن هذه الأنواع يمكن تخصيصها حسب التطبيق:

أنواع الكيانات الشائعة
النوع	الوصف	أمثلة
أسماء الأشخاص \| "بيل غيتس"، "إيلون ماسك"
أسماء الشركات والمؤسسات \| "أبل"، "الأمم المتحدة"
أسماء الأماكن الجغرافية \| "نيويورك"، "اليابان"
التواريخ والأوقات \| "1 يناير 2023"، "غدًا"
رموز العملات والمبالغ المالية \| "دولار أمريكي"، "100 يورو"
النسب المئوية \| "5%"، "2.5%"
أسماء المنتجات \| "iPhone"، "Coca-Cola"
الأحداث الهامة \| "انتخابات الرئاسة"، "مؤتمر المناخ"