SpaCy

```wiki

SpaCy: دليل شامل للمبتدئين في معالجة اللغة الطبيعية

SpaCy هي مكتبة برمجية مفتوحة المصدر قوية في لغة Python، مصممة خصيصًا لمهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). تهدف SpaCy إلى توفير أدوات فعالة وسهلة الاستخدام لبناء تطبيقات NLP متقدمة. يركز هذا المقال على تقديم مقدمة شاملة لـ SpaCy للمبتدئين، مع شرح المفاهيم الأساسية وكيفية استخدامها في مشاريعك.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

قبل الغوص في تفاصيل SpaCy، من المهم فهم ما هي معالجة اللغة الطبيعية. NLP هي فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) يركز على تمكين أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. تشمل مهام NLP المختلفة:

• تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) : تحديد المشاعر المعبر عنها في نص معين، مثل الإيجابية أو السلبية أو الحيادية. يمكن تطبيق هذا في تحليل حجم التداول لتحديد معنويات السوق.
• التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition - NER) : تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص، مثل الأسماء والأماكن والمنظمات.
• تحليل الاعتمادية (Dependency Parsing) : تحليل العلاقات النحوية بين الكلمات في الجملة.
• التحليل اللغوي (Part-of-Speech Tagging - POS Tagging) : تحديد الدور النحوي لكل كلمة في الجملة (مثل اسم أو فعل أو صفة).
• تلخيص النصوص (Text Summarization) : إنشاء ملخص موجز لنص أطول.
• الترجمة الآلية (Machine Translation) : ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.

لماذا نستخدم SpaCy؟

تتميز SpaCy بعدة مزايا تجعلها خيارًا شائعًا بين مطوري NLP:

• السرعة والكفاءة : SpaCy مصممة لتكون سريعة وفعالة، مما يجعلها مناسبة لمعالجة كميات كبيرة من النصوص.
• سهولة الاستخدام : توفر SpaCy واجهة برمجة تطبيقات (API) بسيطة وسهلة الاستخدام، مما يسهل على المطورين البدء في العمل.
• الدقة : تعتمد SpaCy على نماذج إحصائية مدربة مسبقًا، مما يوفر نتائج دقيقة وموثوقة.
• الدعم اللغوي : تدعم SpaCy العديد من اللغات، بما في ذلك العربية، مما يجعلها قابلة للاستخدام في تطبيقات متعددة اللغات.
• التكامل مع مكتبات Python الأخرى : تتكامل SpaCy بسلاسة مع مكتبات Python الأخرى، مثل NumPy و Pandas و Scikit-learn.

تثبيت SpaCy

لتثبيت SpaCy، يمكنك استخدام مدير الحزم pip:

```bash pip install -U spacy ```

بعد تثبيت SpaCy، تحتاج إلى تنزيل نموذج لغوي. النماذج اللغوية تحتوي على البيانات والتعليمات اللازمة لمعالجة النصوص بلغة معينة. لتنزيل نموذج لغوي للغة العربية، استخدم الأمر التالي:

```bash python -m spacy download ar_core_news_sm ```

لاحظ أن `ar_core_news_sm` هو اسم النموذج اللغوي للغة العربية. هناك نماذج أخرى متاحة بأحجام مختلفة (sm، md، lg، trf) تقدم مستويات مختلفة من الدقة والأداء.

المفاهيم الأساسية في SpaCy

• Doc : يمثل الوحدة الأساسية في SpaCy، وهو عبارة عن سلسلة نصية مع معلومات إضافية حول الكلمات والجمل.
• Token : يمثل كلمة أو علامة ترقيم أو رمز آخر في النص.
• Span : يمثل مجموعة من الـ Tokens.
• Vocab : يمثل المفردات المستخدمة في النموذج اللغوي.
• Language : يمثل اللغة التي يتم معالجتها.
• Pipeline : سلسلة من المكونات التي تعالج النص خطوة بخطوة.

معالجة نص باستخدام SpaCy

دعنا نلقي نظرة على كيفية معالجة نص بسيط باستخدام SpaCy:

```python import spacy

1. تحميل النموذج اللغوي

nlp = spacy.load("ar_core_news_sm")

1. النص المراد معالجته

text = "أنا أتعلم معالجة اللغة الطبيعية باستخدام SpaCy."

1. معالجة النص

doc = nlp(text)

1. طباعة الـ Tokens

for token in doc:

   print(token.text, token.pos_, token.dep_)

```

هذا الكود يقوم بتحميل النموذج اللغوي للغة العربية (`ar_core_news_sm`)، ثم يقوم بمعالجة النص المحدد. بعد ذلك، يقوم الكود بتكرار الـ Tokens في الـ Doc وطباعة النص، والدور النحوي (POS Tag)، والاعتمادية (Dependency).

مهام NLP الشائعة باستخدام SpaCy

1. 1. 1. 1. 1. التحليل اللغوي (POS Tagging)

يساعد التحليل اللغوي في تحديد الدور النحوي لكل كلمة في الجملة. يمكن استخدام هذه المعلومات في العديد من التطبيقات، مثل تحليل المشاعر أو التعرف على الكيانات المسماة.

```python import spacy

nlp = spacy.load("ar_core_news_sm") text = "المال هو أساس التجارة." doc = nlp(text)

for token in doc:

   print(token.text, token.pos_)

```

1. 1. 1. 1. 2. التعرف على الكيانات المسماة (NER)

يساعد التعرف على الكيانات المسماة في تحديد وتصنيف الكيانات المسماة في النص. يمكن استخدام هذه المعلومات في تطبيقات مثل استخراج المعلومات أو تحليل المخاطر.

```python import spacy

nlp = spacy.load("ar_core_news_sm") text = "ولد أحمد في القاهرة عام 1980." doc = nlp(text)

for ent in doc.ents:

   print(ent.text, ent.label_)

```

1. 1. 1. 1. 3. تحليل الاعتمادية (Dependency Parsing)

يساعد تحليل الاعتمادية في تحليل العلاقات النحوية بين الكلمات في الجملة. يمكن استخدام هذه المعلومات في تطبيقات مثل فهم اللغة الطبيعية أو ترجمة الآلة.

```python import spacy

nlp = spacy.load("ar_core_news_sm") text = "القطة تجلس على السجادة." doc = nlp(text)

for token in doc:

   print(token.text, token.dep_, token.head.text)

```

1. 1. 1. 1. 4. حساب التشابه (Similarity)

يمكن لـ SpaCy حساب التشابه بين الكلمات أو الجمل. يمكن استخدام هذه المعلومات في تطبيقات مثل البحث عن المعلومات أو توصية المحتوى.

```python import spacy

nlp = spacy.load("ar_core_news_sm") word1 = nlp("القط") word2 = nlp("النمر")

print(word1.similarity(word2)) ```

تخصيص نماذج SpaCy

يمكنك تخصيص نماذج SpaCy لتلبية احتياجاتك الخاصة. يمكنك القيام بذلك عن طريق:

• إضافة كلمات جديدة إلى المفردات : إذا كان النص الخاص بك يحتوي على كلمات غير موجودة في المفردات الأصلية.
• تدريب نماذج مخصصة : إذا كنت بحاجة إلى دقة أعلى في مهام معينة.
• تعديل مكونات الـ Pipeline : إذا كنت بحاجة إلى تغيير ترتيب أو وظائف مكونات الـ Pipeline.

1. 1. 1. استراتيجيات الخيارات الثنائية و SpaCy

على الرغم من أن SpaCy ليست أداة مباشرة للتداول في الخيارات الثنائية، إلا أنها يمكن أن تكون مفيدة في تطوير استراتيجيات تداول تعتمد على تحليل البيانات النصية. على سبيل المثال:

• تحليل الأخبار المالية : يمكن استخدام SpaCy لتحليل الأخبار المالية واستخراج المعلومات ذات الصلة التي قد تؤثر على أسعار الأصول.
• تحليل معنويات وسائل التواصل الاجتماعي : يمكن استخدام SpaCy لتحليل معنويات وسائل التواصل الاجتماعي حول الأصول المختلفة، مما قد يساعد في تحديد اتجاهات السوق.
• تحليل تقارير الأرباح : يمكن استخدام SpaCy لتحليل تقارير الأرباح واستخراج المعلومات الرئيسية التي قد تؤثر على أسعار الأسهم.

يمكن دمج نتائج تحليل NLP مع مؤشرات فنية مثل المتوسطات المتحركة، مؤشر القوة النسبية (RSI)، و خطوط بولينجر لإنشاء استراتيجيات تداول أكثر دقة. كما يمكن استخدام تحليل حجم التداول مع تحليل المشاعر لتقييم قوة الاتجاهات. استراتيجيات مثل 60 Second Strategy يمكن تحسينها من خلال دمج بيانات المشاعر في الوقت الفعلي. استراتيجيات مثل Binary Options Robot يمكن أن تستفيد من قدرة SpaCy على معالجة كميات كبيرة من البيانات النصية. تحليل أنماط الرسوم البيانية (Chart Patterns) يمكن أن يكتمل بمعلومات مستخرجة من الأخبار. استراتيجيات مثل Straddle و Strangle يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتقييم تقلبات السوق. استراتيجيات مثل Hedging يمكن أن تستفيد من تحليل المخاطر القائم على تحليل النصوص. تحليل الفجوات السعرية (Gap Analysis) يمكن أن يكتمل بمعلومات حول الأحداث التي أدت إلى الفجوة. استراتيجيات مثل Pin Bar يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتقييم قوة الإشارة. استراتيجيات مثل Engulfing Pattern يمكن أن تستفيد من تحليل حجم التداول إلى جانب تحليل المشاعر. استراتيجيات مثل Doji يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتحديد ما إذا كان السوق في حالة تردد. استراتيجيات مثل Hammer و Hanging Man يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتأكيد الإشارة. استراتيجيات مثل Morning Star و Evening Star يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتقييم قوة الاتجاه. استراتيجيات مثل Three White Soldiers و Three Black Crows يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتأكيد الإشارة. استراتيجيات مثل Head and Shoulders يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتقييم قوة الاتجاه. استراتيجيات مثل Double Top و Double Bottom يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتأكيد الإشارة. استراتيجيات مثل Triangle يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتقييم قوة الاتجاه. استراتيجيات مثل Flag و Pennant يمكن أن تستفيد من تحليل المشاعر لتأكيد الإشارة.

موارد إضافية

• موقع SpaCy الرسمي : [1](https://spacy.io/)
• وثائق SpaCy : [2](https://spacy.io/usage)
• دروس SpaCy : [3](https://spacy.io/tutorial)

الخلاصة

SpaCy هي مكتبة قوية وسهلة الاستخدام لمعالجة اللغة الطبيعية. توفر SpaCy مجموعة واسعة من الأدوات والميزات التي يمكن استخدامها لبناء تطبيقات NLP متقدمة. من خلال فهم المفاهيم الأساسية في SpaCy وكيفية استخدامها، يمكنك البدء في تطوير تطبيقات NLP الخاصة بك. يمكن دمج هذه التطبيقات مع استراتيجيات الخيارات الثنائية لتحسين عملية اتخاذ القرارات وزيادة فرص النجاح.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الذكاء الاصطناعي (AI) Python NumPy Pandas Scikit-learn تحليل المشاعر التعرف على الكيانات المسماة تحليل الاعتمادية تحليل حجم التداول المتوسطات المتحركة مؤشر القوة النسبية (RSI) خطوط بولينجر 60 Second Strategy Binary Options Robot Straddle Strangle Hedging تحليل الفجوات السعرية Pin Bar Engulfing Pattern Doji Hammer Hanging Man Morning Star Evening Star Three White Soldiers Three Black Crows Head and Shoulders Double Top Double Bottom Triangle Flag Pennant ```

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