Microsoft Azure Text Analytics API

```wiki

Microsoft Azure Text Analytics API: دليل شامل للمبتدئين

مقدمة

في عالم البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، أصبح تحليل النصوص جزءًا لا يتجزأ من العديد من التطبيقات، بدءًا من فهم آراء العملاء وصولًا إلى استخلاص المعلومات الهامة من المستندات القانونية. تقدم Microsoft Azure Text Analytics API مجموعة قوية من الأدوات لتحليل النصوص، مما يسمح للمطورين بدمج قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في تطبيقاتهم بسهولة. يهدف هذا المقال إلى تقديم دليل شامل للمبتدئين حول Azure Text Analytics API، مع التركيز على المفاهيم الأساسية، والميزات، وكيفية البدء في استخدامه. سنربط هذا التحليل بأهميته في فهم المشاعر العامة، وهو أمر بالغ الأهمية في تحليل الأسواق المالية، بما في ذلك أسواق الخيارات الثنائية.

ما هي Azure Text Analytics API؟

Azure Text Analytics API هي خدمة سحابية توفر مجموعة من وظائف معالجة اللغة الطبيعية (NLP) من خلال واجهة برمجة تطبيقات (API) بسيطة. تتيح لك هذه الواجهة تحليل النصوص واستخراج رؤى قيمة دون الحاجة إلى بناء نماذج معالجة اللغة الطبيعية الخاصة بك. تعتمد الخدمة على أحدث التطورات في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، مما يوفر دقة عالية وأداءً موثوقًا به.

الميزات الرئيسية لـ Azure Text Analytics API

تقدم Azure Text Analytics API مجموعة متنوعة من الميزات، تشمل:

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis): تحديد المشاعر المعبر عنها في النص، مثل الإيجابية، أو السلبية، أو الحيادية. هذه الميزة ضرورية لفهم آراء العملاء حول المنتجات والخدمات، ويمكن تطبيقها في استراتيجية تداول بناءً على الأخبار في الخيارات الثنائية.
استخراج الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER): تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص، مثل الأشخاص، والأماكن، والمنظمات، والتواريخ، والعملات. يساعد هذا في فهم سياق النص واستخلاص المعلومات الهامة.
اكتشاف اللغة (Language Detection): تحديد اللغة التي كتب بها النص.
استخراج العبارات الرئيسية (Key Phrase Extraction): تحديد العبارات الرئيسية التي تمثل الموضوعات الرئيسية في النص.
تحليل الكيان المرتبط (Entity Linking): ربط الكيانات المسماة بقواعد بيانات المعرفة، مثل ويكيبيديا، للحصول على مزيد من المعلومات حولها.
تحليل التصنيف النصي (Text Classification): تصنيف النص إلى فئات محددة مسبقًا.
استخراج العلاقة (Relationship Extraction): تحديد العلاقات بين الكيانات في النص.

كيفية البدء مع Azure Text Analytics API

للبدء في استخدام Azure Text Analytics API، يجب عليك اتباع الخطوات التالية:

1. إنشاء حساب Azure: إذا لم يكن لديك حساب Azure بالفعل، فيمكنك إنشاء حساب مجاني على موقع Microsoft Azure. 2. إنشاء مورد Text Analytics: بمجرد تسجيل الدخول إلى حساب Azure الخاص بك، ابحث عن خدمة "Text Analytics" وقم بإنشاء مورد جديد. 3. الحصول على مفتاح API: بعد إنشاء المورد، ستحتاج إلى الحصول على مفتاح API الخاص بك. يمكنك العثور على مفتاح API في قسم "Keys and Endpoint" في مورد Text Analytics الخاص بك. 4. اختيار لغة البرمجة: يمكنك استخدام أي لغة برمجة تدعم طلبات HTTP لإرسال طلبات إلى Azure Text Analytics API. تشمل الخيارات الشائعة Python وJavaScript وC# وJava. 5. إرسال طلبات API: استخدم مفتاح API الخاص بك ونقطة النهاية لإرسال طلبات إلى Azure Text Analytics API. يمكنك استخدام مكتبات SDK المتوفرة للعديد من لغات البرمجة لتبسيط عملية إرسال الطلبات.

مثال على استخدام Python لتحليل المشاعر

```python import requests

استبدل هذه القيم بالقيم الخاصة بك

endpoint = "YOUR_ENDPOINT" key = "YOUR_API_KEY" headers = {

   'Ocp-Apim-Subscription-Key': key,
   'Content-Type': 'application/json'

}

data = {

   'documents': [
       {
           'id': '1',
           'text': 'هذا المنتج رائع! أنا سعيد جدًا بشرائه.'
       },
       {
           'id': '2',
           'text': 'الخدمة كانت سيئة للغاية. أنا غير راضٍ.'
       }
   ]

}

url = endpoint + "/sentiment"

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

if response.status_code == 200:

   results = response.json()
   for document in results['documents']:
       print(f"Document ID: {document['id']}")
       print(f"Sentiment: {document['sentiment']}")
       print(f"Score: {document['score']}")
       print("-" * 20)

else:

   print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

```

دمج Azure Text Analytics API في استراتيجيات الخيارات الثنائية

يمكن استخدام Azure Text Analytics API في العديد من استراتيجيات الخيارات الثنائية، بما في ذلك:

تداول الأخبار (News Trading): تحليل الأخبار المتعلقة بالأسهم أو العملات أو السلع لتحديد الاتجاهات المحتملة. على سبيل المثال، يمكن استخدام تحليل المشاعر لتحديد ما إذا كانت الأخبار إيجابية أم سلبية، وبالتالي التنبؤ باتجاه سعر الأصل. هذا يرتبط ارتباطًا وثيقًا بـ استراتيجية المتوسط المتحرك حيث يمكن استخدام الأخبار لتأكيد أو عكس الإشارات.
تحليل وسائل التواصل الاجتماعي (Social Media Analysis): تحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي المتعلقة بالشركات أو المنتجات لتحديد آراء العملاء. يمكن استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات تداول مستنيرة. تعتبر استراتيجية الاختراق مفيدة هنا، حيث يمكن أن تشير زيادة المشاعر الإيجابية على وسائل التواصل الاجتماعي إلى اختراق وشيك.
تحليل تقارير الأرباح (Earnings Reports Analysis): تحليل تقارير الأرباح للشركات لتحديد المشاعر المتعلقة بالأداء المالي. يمكن استخدام هذه المعلومات للتنبؤ بأسعار الأسهم. يمكن دمج هذا مع استراتيجية البولينجر باند لتحديد نقاط الدخول والخروج المحتملة.
تداول الأحداث (Event Trading): تحليل الأخبار المتعلقة بالأحداث الاقتصادية أو السياسية لتحديد تأثيرها المحتمل على الأسواق. هذا يتطلب فهمًا عميقًا لـ تحليل حجم التداول لتحديد قوة الاتجاه الناتج عن الحدث.
استراتيجية المومينتوم (Momentum Strategy): تحديد الأصول التي تشهد زخمًا صعوديًا أو هبوطيًا بناءً على تحليل المشاعر في الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.

اعتبارات هامة عند استخدام Azure Text Analytics API

الدقة: على الرغم من أن Azure Text Analytics API يوفر دقة عالية، إلا أنه ليس مثاليًا. قد تحدث أخطاء في تحليل المشاعر أو استخراج الكيانات المسماة، خاصة في النصوص المعقدة أو الغامضة. لذلك، من المهم دائمًا التحقق من النتائج يدويًا.
التكلفة: Azure Text Analytics API هي خدمة مدفوعة. تعتمد التكلفة على عدد الطلبات التي ترسلها. من المهم فهم نموذج التسعير وتخطيط استخدامك بعناية.
القيود: Azure Text Analytics API لديه بعض القيود، مثل الحد الأقصى لحجم النص الذي يمكن تحليله في طلب واحد. من المهم أن تكون على دراية بهذه القيود وتصميم تطبيقاتك وفقًا لذلك.
التحيز: يمكن أن يكون لدى نماذج معالجة اللغة الطبيعية تحيزات مضمنة في البيانات التي تم تدريبها عليها. من المهم أن تكون على دراية بهذه التحيزات وأن تتخذ خطوات للتخفيف منها.
الأمان: تأكد من حماية مفتاح API الخاص بك ولا تشاركه مع أي شخص غير مصرح له.

أفضل الممارسات لاستخدام Azure Text Analytics API

استخدم طلبات دفعية (Batch Requests): لتقليل التكلفة، استخدم طلبات دفعية لتحليل عدة مستندات في طلب واحد.
قم بتنظيف البيانات: قبل إرسال النصوص إلى Azure Text Analytics API، قم بتنظيفها لإزالة الضوضاء والبيانات غير ذات الصلة.
استخدم معالجة ما بعد التحليل: بعد الحصول على النتائج من Azure Text Analytics API، قم بمعالجتها لتصفية النتائج غير المرغوب فيها وتحسين الدقة.
راقب الأداء: راقب أداء Azure Text Analytics API وتأكد من أنه يلبي احتياجاتك.
استخدم التوثيق: راجع وثائق Azure Text Analytics API بانتظام للحصول على أحدث المعلومات حول الميزات والتحديثات.

موارد إضافية

Microsoft Azure Text Analytics Documentation: [1](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/text-analytics/)
Azure Cognitive Services Pricing: [2](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/text-analytics/)
Python SDK for Azure Text Analytics: [3](https://pypi.org/project/azure-cognitiveservices-textanalytics/)

خاتمة

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

Microsoft Azure Text Analytics API

Contents