Google Cloud Natural Language API

1. Google Cloud Natural Language API: دليل شامل للمبتدئين

Google Cloud Natural Language API هي خدمة سحابية قوية تقدمها Google Cloud Platform (GCP) تسمح للمطورين بإضافة قدرات فهم اللغة الطبيعية (NLP) إلى تطبيقاتهم. تتيح هذه الواجهة البرمجية تحليل النصوص واستخراج معلومات قيمة منها، مثل المشاعر، والكيانات، والتركيب النحوي، وغيرها. هذا المقال يقدم شرحاً مفصلاً للمبتدئين حول هذه الواجهة البرمجية، وكيفية استخدامها، وأمثلة عملية.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

قبل الغوص في تفاصيل Google Cloud Natural Language API، من المهم فهم ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP). ببساطة، NLP هي مجال من الذكاء الاصطناعي يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. تشمل تطبيقات NLP مجموعة واسعة من المهام، مثل:

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحديد المشاعر الإيجابية أو السلبية أو المحايدة في نص معين.
التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER): تحديد وتصنيف الكيانات في النص، مثل الأشخاص والأماكن والمنظمات والتواريخ.
تحليل التركيب النحوي (Syntactic Analysis): تحليل البنية النحوية للجملة وتحديد العلاقات بين الكلمات.
ترجمة اللغة (Language Translation): ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
تلخيص النصوص (Text Summarization): إنشاء ملخصات موجزة للنصوص الطويلة.

نظرة عامة على Google Cloud Natural Language API

Google Cloud Natural Language API تستخدم أحدث تقنيات التعلم الآلي لتقديم نتائج دقيقة وقابلة للتطوير. توفر الواجهة البرمجية مجموعة من الميزات التي يمكن استخدامها بشكل فردي أو مجتمعة لتحقيق أهداف مختلفة. فيما يلي بعض الميزات الرئيسية:

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): قياس المشاعر العامة للنص، بالإضافة إلى تحديد المشاعر لكل جملة.
التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER): تحديد الكيانات في النص وتصنيفها إلى فئات مثل الأشخاص والأماكن والمنظمات.
تحليل التركيب النحوي (Syntax Analysis): تحليل البنية النحوية للنص، بما في ذلك علامات أجزاء الكلام والعلاقات بين الكلمات.
تحليل الفئات (Entity Sentiment Analysis): تحديد المشاعر المرتبطة بكيانات معينة في النص.
استخراج العلاقات (Relationship Extraction): تحديد العلاقات بين الكيانات في النص.
تحليل محتوى النص (Content Classification): تصنيف النص إلى فئات محددة مسبقًا.

إعداد Google Cloud Natural Language API

لبدء استخدام Google Cloud Natural Language API، تحتاج إلى اتباع الخطوات التالية:

1. إنشاء مشروع في Google Cloud Platform (GCP): إذا لم يكن لديك حساب GCP، فقم بإنشاء حساب جديد. ثم، قم بإنشاء مشروع جديد في GCP. 2. تمكين Natural Language API: في وحدة تحكم GCP، انتقل إلى قسم APIs & Services وابحث عن Natural Language API. قم بتمكين الواجهة البرمجية. 3. إنشاء مفتاح حساب خدمة (Service Account Key): لكي تتمكن من الوصول إلى الواجهة البرمجية من تطبيقك، تحتاج إلى إنشاء مفتاح حساب خدمة. قم بتنزيل ملف JSON الذي يحتوي على مفتاح الحساب. 4. تثبيت مكتبة العميل (Client Library): تتوفر مكتبات عميل لـ Natural Language API بلغات برمجة متعددة، مثل Python وJava وNode.js. قم بتثبيت المكتبة المناسبة للغة البرمجة التي تستخدمها.

استخدام Google Cloud Natural Language API مع Python

فيما يلي مثال بسيط يوضح كيفية استخدام Google Cloud Natural Language API مع Python لتحليل المشاعر في نص معين:

```python from google.cloud import language_v1

def analyze_sentiment(text_content):

   """
   Analyzes the sentiment of a text string.

   Args:
       text_content: The text string to analyze.

   Returns:
       The sentiment score and magnitude.
   """

   client = language_v1.LanguageServiceClient()

   # Available types: PLAIN_TEXT, HTML
   type_ = language_v1.Document.Type.PLAIN_TEXT

   # Optional: If not specified, the language is automatically detected.
   language = "ar"

   document = {"content": text_content, "type_": type_, "language": language}

   # Available sentiment analysis options:
   # SENTIMENT_ANALYSIS_OPTIONS_DEFAULT
   # SENTIMENT_ANALYSIS_OPTIONS_INCLUDE_SCORE
   # SENTIMENT_ANALYSIS_OPTIONS_INCLUDE_MAGNITUDE
   sentiment_analysis_options = language_v1.SentimentAnalysisOptions(include_score=True, include_magnitude=True)

   response = client.analyze_sentiment(request={"document": document, "sentiment_analysis_options": sentiment_analysis_options})
   sentiment = response.document_sentiment

   print("Score: {}".format(sentiment.score))
   print("Magnitude: {}".format(sentiment.magnitude))

if __name__ == "__main__":

   text = "هذا المنتج رائع جداً وأنا سعيد بشرائه."
   analyze_sentiment(text)

```

في هذا المثال:

نقوم باستيراد مكتبة `google.cloud.language_v1`.
نقوم بإنشاء عميل `LanguageServiceClient`.
نقوم بتحديد نوع المستند واللغة.
نقوم بإنشاء كائن `Document` يحتوي على النص المراد تحليله.
نقوم بإنشاء كائن `SentimentAnalysisOptions` لتحديد الخيارات المطلوبة لتحليل المشاعر.
نقوم باستدعاء الدالة `analyze_sentiment` لتحليل النص.
نقوم بطباعة النتيجة، والتي تتضمن درجة المشاعر (score) ومقدار المشاعر (magnitude).

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) بالتفصيل

تحليل المشاعر هو أحد أهم ميزات Google Cloud Natural Language API. يوفر هذا التحليل مقياسًا رقميًا للمشاعر الإيجابية أو السلبية أو المحايدة في نص معين.

Score (الدرجة): تتراوح بين -1.0 و 1.0، حيث -1.0 يشير إلى مشاعر سلبية للغاية، و 1.0 يشير إلى مشاعر إيجابية للغاية، و 0.0 يشير إلى مشاعر محايدة.
Magnitude (المقدار): يمثل قوة المشاعر في النص. كلما كان المقدار أكبر، كانت المشاعر أقوى.

يمكن استخدام تحليل المشاعر في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل:

مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي: تحليل المشاعر حول علامتك التجارية أو منتجاتك على وسائل التواصل الاجتماعي.
تحليل ملاحظات العملاء: فهم مشاعر العملاء حول منتجاتك أو خدماتك من خلال تحليل ملاحظاتهم.
الكشف عن الاحتيال: تحديد الرسائل الاحتيالية أو المسيئة من خلال تحليل مشاعرها.

التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER)

يحدد التعرف على الكيانات المسماة الكيانات في النص ويصنفها إلى فئات مثل الأشخاص والأماكن والمنظمات والتواريخ. يمكن استخدام هذه الميزة لاستخراج معلومات مهمة من النص وفهم سياقه.

Entity Type (نوع الكيان): يحدد فئة الكيان، مثل `PERSON` (شخص)، `LOCATION` (مكان)، `ORGANIZATION` (منظمة)، `DATE` (تاريخ)، إلخ.
Salience (الأهمية): يمثل أهمية الكيان في النص. كلما كانت الأهمية أكبر، كان الكيان أكثر أهمية.
Sentiment (المشاعر): يمثل المشاعر المرتبطة بالكيان.

يمكن استخدام التعرف على الكيانات المسماة في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل:

استخراج المعلومات: استخراج معلومات محددة من النص، مثل أسماء الأشخاص والأماكن والمنظمات.
تحسين البحث: تحسين نتائج البحث من خلال فهم الكيانات الموجودة في النص.
التوصية بالمحتوى: التوصية بالمحتوى ذي الصلة بناءً على الكيانات الموجودة في النص.

تحليل التركيب النحوي (Syntax Analysis)

يقوم تحليل التركيب النحوي بتحليل البنية النحوية للنص، بما في ذلك علامات أجزاء الكلام والعلاقات بين الكلمات. يمكن استخدام هذه الميزة لفهم كيفية بناء الجمل وتحديد العلاقات بين الكلمات.

Part-of-Speech (POS) Tagging (وسم أجزاء الكلام): تحديد جزء الكلام لكل كلمة في النص، مثل اسم أو فعل أو صفة.
Dependency Parsing (تحليل الاعتمادية): تحديد العلاقات بين الكلمات في الجملة.

يمكن استخدام تحليل التركيب النحوي في مجموعة متنوعة من التطبيقات، مثل:

تحسين معالجة اللغة الطبيعية: تحسين أداء مهام معالجة اللغة الطبيعية الأخرى، مثل تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة.
تحليل اللغة: فهم كيفية بناء الجمل وتحديد العلاقات بين الكلمات.
بناء أدوات لغوية: بناء أدوات لغوية، مثل المدققين النحويين والمترجمين الآليين.

تطبيقات Google Cloud Natural Language API في الخيارات الثنائية

على الرغم من أن Google Cloud Natural Language API ليست مصممة خصيصاً للخيارات الثنائية، إلا أنه يمكن استخدامها لتحسين استراتيجيات التداول من خلال تحليل الأخبار والمقالات والبيانات الأخرى ذات الصلة بالسوق. على سبيل المثال:

تحليل الأخبار المالية: تحليل المشاعر في الأخبار المالية لتحديد الاتجاهات المحتملة في السوق.
تحليل وسائل التواصل الاجتماعي: تحليل المشاعر حول الأسهم أو العملات لتحديد فرص التداول.
تحليل تقارير الأرباح: تحليل المشاعر في تقارير الأرباح لتحديد الشركات ذات الأداء الجيد.

هذه المعلومات يمكن أن تساعد المتداولين في اتخاذ قرارات تداول أكثر استنارة. ومع ذلك، يجب ملاحظة أن تحليل المشاعر ليس ضمانًا للربح في تداول الخيارات الثنائية.

استراتيجيات التداول المتعلقة

استراتيجية تداول الأخبار (News Trading Strategy): استخدام الأخبار المالية لاتخاذ قرارات التداول.
استراتيجية تداول المشاعر (Sentiment Trading Strategy): استخدام تحليل المشاعر لاتخاذ قرارات التداول.
استراتيجية تداول الاتجاه (Trend Following Strategy): تداول الاتجاهات السائدة في السوق.
استراتيجية تداول الاختراق (Breakout Strategy): تداول الاختراقات في الأسعار.
استراتيجية تداول الانعكاس (Reversal Strategy): تداول الانعكاسات في الأسعار.
استراتيجية Martingale: مضاعفة حجم التداول بعد كل خسارة. (محفوفة بالمخاطر)
استراتيجية Anti-Martingale: مضاعفة حجم التداول بعد كل ربح.
استراتيجية Fibonacci: استخدام مستويات فيبوناتشي لتحديد نقاط الدخول والخروج.
استراتيجية RSI (Relative Strength Index): استخدام مؤشر القوة النسبية لتحديد نقاط الشراء والبيع.
استراتيجية MACD (Moving Average Convergence Divergence): استخدام مؤشر MACD لتحديد الاتجاهات والزخم.
تحليل حجم التداول (Volume Analysis): تحليل حجم التداول لتأكيد الاتجاهات.
التحليل الفني (Technical Analysis): استخدام الرسوم البيانية والمؤشرات الفنية لاتخاذ قرارات التداول.
تحليل أساسي (Fundamental Analysis): تحليل البيانات الاقتصادية والمالية لاتخاذ قرارات التداول.
استراتيجية Pin Bar: تحديد أنماط Pin Bar على الرسوم البيانية.
استراتيجية Engulfing: تحديد أنماط Engulfing على الرسوم البيانية.
التحوط (Hedging): استخدام الخيارات الثنائية للتحوط ضد المخاطر.
Scalping: إجراء صفقات تداول سريعة لتحقيق أرباح صغيرة.
Swing Trading: الاحتفاظ بالصفقات التداولية لعدة أيام أو أسابيع.
Position Trading: الاحتفاظ بالصفقات التداولية لعدة أشهر أو سنوات.
استراتيجية Straddle: شراء خيار شراء وخيار بيع بنفس سعر التنفيذ وتاريخ الانتهاء.
استراتيجية Strangle: شراء خيار شراء وخيار بيع بأسعار تنفيذ مختلفة وتاريخ الانتهاء.
استراتيجية Butterfly: استخدام أربعة خيارات مختلفة لإنشاء ربح محدود.
استراتيجية Condor: استخدام أربعة خيارات مختلفة لإنشاء ربح محدود.
استراتيجية Iron Condor: استخدام أربعة خيارات مختلفة لإنشاء ربح محدود.

الخلاصة

Google Cloud Natural Language API هي أداة قوية يمكن استخدامها لإضافة قدرات فهم اللغة الطبيعية إلى تطبيقاتك. من خلال تحليل النصوص واستخراج معلومات قيمة منها، يمكنك تحسين مجموعة متنوعة من المهام، مثل تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات المسماة وتحليل التركيب النحوي. على الرغم من أن استخدامها في تداول الخيارات الثنائية يتطلب حذرًا، إلا أنها يمكن أن تكون أداة قيمة للمتداولين الذين يرغبون في تحليل الأخبار والمقالات والبيانات الأخرى ذات الصلة بالسوق.

انظر أيضاً

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