Word Embeddings

Word Embeddings (بردار کلمه)

مقدمه

پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوترها و زبان انسانی می‌پردازد. یکی از چالش‌های اساسی در NLP، نمایش کلمات به گونه‌ای است که کامپیوتر بتواند معنای آن‌ها را درک کند و با آن‌ها کار کند. در گذشته، روش‌های مختلفی برای این کار وجود داشت، مانند نمایش یک‌داغ (One-Hot Encoding)، اما این روش‌ها دارای محدودیت‌هایی بودند. بردار کلمه (Word Embedding) یک تکنیک قدرتمند برای نمایش کلمات به صورت برداری است که این محدودیت‌ها را برطرف می‌کند.

محدودیت‌های نمایش یک‌داغ

در روش نمایش یک‌داغ، هر کلمه به صورت یک بردار با طول برابر با اندازه واژگان (Vocabulary) نمایش داده می‌شود. در این بردار، تنها عنصر متناظر با کلمه مورد نظر مقدار 1 دارد و بقیه عناصر مقدار 0 دارند. این روش دارای معایب زیر است:

• **ابعاد بالا:** با افزایش اندازه واژگان، ابعاد بردارها نیز افزایش می‌یابد که باعث افزایش پیچیدگی محاسباتی می‌شود.
• **عدم نمایش معنا:** بردار یک‌داغ هیچ اطلاعاتی در مورد معنای کلمه ارائه نمی‌دهد. به عنوان مثال، کلمات "پادشاه" و "ملکه" از نظر معنایی مرتبط هستند، اما در نمایش یک‌داغ، بردار آن‌ها هیچ شباهتی ندارد.
• **عدم قابلیت تعمیم:** بردار یک‌داغ نمی‌تواند اطلاعات را بین کلمات مشابه تعمیم دهد.

مفهوم بردار کلمه

بردار کلمه یک تکنیک برای نمایش کلمات به صورت برداری با ابعاد کمتر است. این بردارها به گونه‌ای آموزش داده می‌شوند که کلماتی که از نظر معنایی مشابه هستند، بردار‌های نزدیک‌تری داشته باشند. به عبارت دیگر، شباهت معنایی بین کلمات با فاصله بین بردار‌های آن‌ها نشان داده می‌شود.

روش‌های تولید بردار کلمه

روش‌های مختلفی برای تولید بردار کلمه وجود دارد، از جمله:

• **Word2Vec:** یکی از محبوب‌ترین روش‌ها برای تولید بردار کلمه است. Word2Vec از یک شبکه عصبی برای یادگیری بردار کلمات از یک مجموعه داده بزرگ متنی استفاده می‌کند. دو معماری اصلی در Word2Vec وجود دارد:

   *   **Continuous Bag-of-Words (CBOW):** در این معماری، مدل سعی می‌کند کلمه هدف را با توجه به کلمات اطراف آن پیش‌بینی کند.
   *   **Skip-gram:** در این معماری، مدل سعی می‌کند کلمات اطراف کلمه هدف را با توجه به کلمه هدف پیش‌بینی کند.

• **GloVe (Global Vectors for Word Representation):** این روش از ماتریس هم‌رخدوری کلمات برای یادگیری بردار کلمات استفاده می‌کند. GloVe بر اساس این ایده است که نسبت احتمال هم‌رخدوری دو کلمه با احتمال وقوع هر یک از آن‌ها، اطلاعات مفیدی در مورد رابطه معنایی آن‌ها ارائه می‌دهد.
• **FastText:** این روش یک توسعه از Word2Vec است که به جای استفاده از کلمات کامل، از زیرکلمه‌ها (Subwords) استفاده می‌کند. این ویژگی باعث می‌شود FastText بتواند بردار کلماتی را برای کلماتی که در مجموعه داده آموزشی وجود ندارند، تولید کند.
• **ELMo (Embeddings from Language Models):** ELMo از مدل‌های زبانی دوطرفه (Bidirectional Language Models) برای تولید بردار کلمه استفاده می‌کند. بردار کلمه در ELMo به متن بستگی دارد و می‌تواند معنای یک کلمه را در زمینه‌های مختلف به درستی نمایش دهد.
• **BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):** BERT یک مدل زبانی قدرتمند است که از معماری Transformer استفاده می‌کند. BERT می‌تواند بردار کلماتی را تولید کند که به خوبی معنای کلمات را در متن درک می‌کند.

کاربردهای بردار کلمه

بردار کلمه در بسیاری از کاربردهای NLP استفاده می‌شود، از جمله:

• **تشخیص احساسات:** با استفاده از بردار کلمه می‌توان احساسات موجود در متن را تشخیص داد.
• **خلاصه‌سازی متن:** با استفاده از بردار کلمه می‌توان مهم‌ترین جملات یک متن را استخراج کرد و یک خلاصه از آن تهیه کرد.
• **ترجمه ماشینی:** بردار کلمه می‌تواند برای نمایش کلمات در زبان‌های مختلف استفاده شود و به بهبود کیفیت ترجمه ماشینی کمک کند.
• **جستجوی معنایی:** با استفاده از بردار کلمه می‌توان نتایج جستجو را بر اساس معنای کلمات مرتب کرد.
• **توصیه‌گر سیستم:** بردار کلمه می‌تواند برای پیشنهاد محتوای مرتبط به کاربران استفاده شود.
• **تحلیل حجم معاملات**: بررسی ارتباط بین کلمات کلیدی در اخبار مالی و تغییرات حجم معاملات
• **استراتژی‌های معاملاتی**: استفاده از بردار کلمه برای تحلیل احساسات در خبرها و پیش‌بینی روند بازار
• **تحلیل تکنیکال**: شناسایی الگوهای زبانی در گزارش‌های تحلیل تکنیکال و ارتباط آن‌ها با عملکرد سهام

ارزیابی بردار کلمه

ارزیابی کیفیت بردار کلمه یک موضوع مهم است. روش‌های مختلفی برای ارزیابی کیفیت بردار کلمه وجود دارد، از جمله:

• **شباهت کلمات:** با استفاده از بردار کلمه می‌توان شباهت بین کلمات را محاسبه کرد. اگر کلماتی که از نظر معنایی مشابه هستند، بردار‌های نزدیک‌تری داشته باشند، بردار کلمه کیفیت خوبی دارد.
• **تکمیل جمله:** با استفاده از بردار کلمه می‌توان جمله را تکمیل کرد. اگر بردار کلمه بتواند کلمه مناسب را برای تکمیل جمله پیشنهاد دهد، بردار کلمه کیفیت خوبی دارد.
• **تشابه معنایی (Semantic Similarity):** این روش، شباهت معنایی بین جملات یا پاراگراف‌ها را با استفاده از بردار کلمات آن‌ها محاسبه می‌کند.
• **وظایف پایین‌دستی (Downstream Tasks):** عملکرد بردار کلمه در وظایف NLP مانند تشخیص احساسات، خلاصه‌سازی متن و ترجمه ماشینی، می‌تواند به عنوان معیاری برای ارزیابی کیفیت آن استفاده شود.

پیش‌پردازش داده‌ها

قبل از تولید بردار کلمه، لازم است داده‌های متنی را پیش‌پردازش کرد. این پیش‌پردازش شامل مراحل زیر است:

• **حذف علائم نگارشی:** علائم نگارشی مانند نقطه، ویرگول و علامت سوال باید از متن حذف شوند.
• **تبدیل به حروف کوچک:** تمام حروف متن باید به حروف کوچک تبدیل شوند.
• **حذف کلمات توقف (Stop Words):** کلمات توقف مانند "و"، "یا" و "در" اطلاعات مفیدی ندارند و باید از متن حذف شوند.
• **ریشه‌کنی (Stemming) و لِماتیزاسیون (Lemmatization):** ریشه‌کنی و لِماتیزاسیون به کاهش کلمات به شکل ریشه آن‌ها کمک می‌کنند.
• **توکن‌بندی (Tokenization):** متن باید به توکن‌ها (کلمات) تقسیم شود.

نکات تکمیلی

• انتخاب روش مناسب برای تولید بردار کلمه به نوع داده و کاربرد مورد نظر بستگی دارد.
• اندازه بردار کلمه (Dimension) یک پارامتر مهم است که باید به دقت تنظیم شود.
• استفاده از یک مجموعه داده بزرگ و متنوع برای آموزش بردار کلمه می‌تواند به بهبود کیفیت آن کمک کند.
• بردار کلمه را می‌توان به عنوان ورودی به سایر مدل‌های NLP استفاده کرد.

پیوندها به موضوعات مرتبط

پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی، نمایش یک‌داغ، واژگان، شباهت معنایی، فاصله، شبکه عصبی، مجموعه داده بزرگ، زیرکلمه‌ها، متن، Transformer، تشخیص احساسات، خلاصه‌سازی متن، ترجمه ماشینی، جستجوی معنایی، توصیه‌گر سیستم، ریشه‌کنی، لِماتیزاسیون، توکن‌بندی، یادگیری ماشین

پیوندها به استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

میانگین متحرک، شاخص قدرت نسبی، اندیکاتور مکدی، باند بولینگر، حجم معاملات، تحلیل فاندامنتال، تحلیل تکنیکال، مدیریت ریسک، تنظیم اندازه موقعیت، دیورسیفیکیشن، استراتژی اسکالپینگ، استراتژی معاملات نوسانی، استراتژی معاملات روند، بازارهای مالی، بورس اوراق بهادار

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان