AWS Comprehend
AWS Comprehend: دليل شامل للمبتدئين
AWS Comprehend هي خدمة معالجة لغة طبيعية (NLP) مُدارة بالكامل تقدمها Amazon Web Services. تتيح لك هذه الخدمة اكتشاف الرؤى والمعلومات الهامة من النصوص، دون الحاجة إلى خبرة واسعة في تعلم الآلة. في هذا المقال، سنستكشف AWS Comprehend بالتفصيل، ونغطي ميزاتها الأساسية وحالات الاستخدام الشائعة وكيفية البدء.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟
قبل الغوص في AWS Comprehend، من المهم فهم ما هي معالجة اللغة الطبيعية. هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير وتوليد اللغة البشرية. تتضمن مهام NLP الشائعة تحليل المشاعر، واستخراج الكيانات، وتصنيف النصوص، والترجمة الآلية.
ميزات AWS Comprehend الرئيسية
AWS Comprehend تقدم مجموعة واسعة من الميزات، بما في ذلك:
- تحليل المشاعر: تحديد المشاعر العامة المعبر عنها في النص (إيجابية، سلبية، محايدة). يمكن استخدام هذه الميزة في تحليل آراء العملاء حول المنتجات والخدمات.
- استخراج الكيانات: تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص، مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع والتواريخ والكميات. هذا مفيد في إدارة المعرفة و اكتشاف الاحتيال.
- تحليل المفاهيم الرئيسية: تحديد المفاهيم أو الموضوعات الرئيسية التي تتم مناقشتها في النص. يساعد في تلخيص النصوص و تصنيف المحتوى.
- تحليل اللغة: تحديد اللغة التي كُتب بها النص.
- تحليل بناء الجملة: تحليل التركيب النحوي للجملة، مما يمكن من فهم العلاقات بين الكلمات.
- التعرف على الكيانات الرئيسية (Key Phrase Extraction):: استخلاص العبارات الأكثر أهمية في النص.
- التصنيف المخصص: تدريب نماذج مخصصة لتصنيف النصوص بناءً على فئات محددة. يتطلب هذا بيانات التدريب و خوارزميات التعلم الآلي.
- كيانات مخصصة: تدريب نماذج مخصصة للتعرف على أنواع معينة من الكيانات غير المدعومة افتراضيًا.
- التحليل الطبي: خاصية متخصصة لتحليل النصوص الطبية، مثل السجلات الصحية.
حالات استخدام AWS Comprehend
تطبيقات AWS Comprehend واسعة ومتنوعة. إليك بعض الأمثلة:
- خدمة العملاء: تحليل ملاحظات العملاء لتحديد المشكلات الشائعة وتحسين تجربة العملاء. يمكن ربط ذلك بـ تحليل استجابة العملاء.
- التسويق: فهم آراء العملاء حول العلامة التجارية والمنتجات، وتحديد الاتجاهات الناشئة.
- إدارة المخاطر والامتثال: اكتشاف المعلومات الحساسة في المستندات، مثل أرقام بطاقات الائتمان أو أرقام الضمان الاجتماعي.
- الأخبار والإعلام: تلخيص المقالات الإخبارية وتصنيفها، وتحديد الموضوعات الشائعة.
- الرعاية الصحية: استخراج المعلومات من السجلات الطبية، مثل التشخيصات والأدوية.
- تحليل وسائل التواصل الاجتماعي: فهم المشاعر حول علامة تجارية أو منتج معين على منصات التواصل.
كيفية البدء مع AWS Comprehend
البدء مع AWS Comprehend بسيط نسبيًا. يمكنك الوصول إلى الخدمة من خلال:
- وحدة التحكم في إدارة AWS: واجهة رسومية سهلة الاستخدام.
- AWS Command Line Interface (CLI):: أداة سطر أوامر قوية.
- AWS SDKs: مجموعات تطوير البرامج المتوفرة بلغات برمجة مختلفة، مثل Python و Java.
- الخطوات الأساسية:**
1. إنشاء حساب AWS: إذا لم يكن لديك حساب بالفعل. 2. الوصول إلى خدمة Comprehend: من خلال وحدة التحكم في إدارة AWS. 3. اختيار مهمة التحليل: حدد المهمة التي تريد تنفيذها (مثل تحليل المشاعر أو استخراج الكيانات). 4. إدخال النص: قم بلصق النص الذي تريد تحليله أو تحميل ملف نصي. 5. الحصول على النتائج: ستعرض AWS Comprehend النتائج بتنسيق JSON.
اعتبارات التكلفة
AWS Comprehend تعتمد نموذج الدفع حسب الاستخدام. يتم تحصيل الرسوم بناءً على حجم النص الذي تقوم بتحليله وعدد المهام التي تقوم بتنفيذها. من المهم فهم نموذج التسعير قبل البدء في استخدام الخدمة. تفاصيل التسعير متاحة على صفحة تسعير AWS Comprehend.
دمج AWS Comprehend مع خدمات AWS الأخرى
يمكن دمج AWS Comprehend بسهولة مع خدمات AWS الأخرى لإنشاء حلول قوية. على سبيل المثال:
- Amazon S3: لتخزين وتحليل ملفات النصوص الكبيرة.
- AWS Lambda: لتشغيل التعليمات البرمجية استجابةً لأحداث معينة، مثل تحميل ملف جديد إلى S3.
- Amazon SageMaker: لتدريب نماذج مخصصة لـ Comprehend.
- Amazon Athena: للاستعلام عن البيانات المخزنة في S3 باستخدام SQL.
استراتيجيات التحسين والأداء
- تحسين حجم الدُفعة: معالجة النصوص في مجموعات (batches) بدلًا من معالجتها بشكل فردي يمكن أن يحسن الأداء.
- استخدام النماذج المخصصة: إذا كنت بحاجة إلى دقة عالية، فكر في تدريب نماذج مخصصة.
- التخزين المؤقت للنتائج: إذا كنت تقوم بتحليل نفس النص بشكل متكرر، فقم بتخزين النتائج مؤقتًا لتقليل التكاليف ووقت الاستجابة.
- مراقبة الأداء: استخدم Amazon CloudWatch لمراقبة أداء Comprehend وتحديد أي مشكلات محتملة.
موارد إضافية
- وثائق AWS Comprehend الرسمية
- أمثلة التعليمات البرمجية لـ AWS Comprehend
- ورش عمل AWS حول NLP
- مدونة AWS للتعلم الآلي
التحليل الفني واستراتيجيات التداول (للمستخدمين المتقدمين)
على الرغم من أن AWS Comprehend ليست أداة تداول مباشرة، إلا أن البيانات التي توفرها يمكن أن تكون مفيدة في التحليل الأساسي للشركات التي تعتمد على معالجة اللغة الطبيعية. يمكن استخدام تحليل المشاعر لتقييم ردود الفعل على الأخبار المتعلقة بالشركات، والتي يمكن أن تؤثر على أسعار الأسهم أو العملات المشفرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام استخراج الكيانات لتحديد الاتجاهات الناشئة في الصناعات المختلفة.
- استراتيجيات ذات صلة:**
- استراتيجية المتوسط المتحرك
- استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI)
- استراتيجية خطوط بولينجر
- استراتيجية MACD
- استراتيجية Ichimoku Cloud
- تحليل حجم التداول
- التحليل العشوائي
- تحليل فيبوناتشي
- الأنماط الشموع اليابانية
- استراتيجية الاختراق
- استراتيجية الارتداد
- استراتيجية التداول المتأرجح
- استراتيجية التداول اليومي
- استراتيجية التداول الخوارزمي
- استراتيجية إدارة المخاطر
=
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
