نمونه کدهای Amazon Comprehend
نمونه کدهای Amazon Comprehend
Amazon Comprehend یک سرویس پردازش زبان طبیعی (NLP) است که توسط Amazon Web Services (AWS) ارائه می‌شود. این سرویس به شما امکان می‌دهد تا از متن، بینش‌های معنی‌دار استخراج کنید. Comprehend می‌تواند وظایف مختلفی مانند تشخیص موجودیت‌ها، تحلیل احساسات، استخراج کلیدواژه‌ها، تشخیص زبان و تحلیل نحو را انجام دهد. این مقاله به بررسی نمونه کدهایی می‌پردازد که به شما کمک می‌کنند تا با استفاده از Amazon Comprehend شروع به کار کنید.
مقدمه ای بر Amazon Comprehend
Comprehend برای تحلیل حجم عظیمی از داده‌های متنی طراحی شده است. این سرویس از یادگیری ماشین برای درک زبان استفاده می‌کند و نیازی به یادگیری ماشین یا NLP قبلی ندارد. شما می‌توانید از Comprehend برای تحلیل داده‌های متنی خود در انواع مختلفی از موارد استفاده، مانند:
- تحلیل بازخورد مشتریان: درک احساسات مشتریان نسبت به محصولات و خدمات شما. تحلیل احساسات
- کشف اطلاعات در اسناد: یافتن اطلاعات مهم در اسناد حقوقی، گزارش‌های خبری یا مقالات علمی. استخراج کلیدواژه
- خلاصه سازی متن: تولید خلاصه‌های مختصر از متون طولانی. خلاصه سازی خودکار
- چت بات‌ها و دستیارهای مجازی: بهبود درک زبان طبیعی در چت بات‌ها و دستیارهای مجازی. پردازش زبان طبیعی
پیش‌نیازها
قبل از شروع، شما به موارد زیر نیاز دارید:
- یک حساب کاربری AWS. ایجاد حساب AWS
- AWS CLI (Command Line Interface) نصب شده و پیکربندی شده. نصب AWS CLI
- دانش اولیه از زبان برنامه‌نویسی Python. یادگیری Python
نمونه کد 1: تشخیص احساسات
تشخیص احساسات به شما کمک می‌کند تا لحن احساسی یک متن را تعیین کنید. Comprehend می‌تواند احساسات را به سه دسته اصلی تقسیم کند: مثبت، منفی و خنثی.
Python
```python import boto3
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend')
text = "I love this product! It is amazing."
response = comprehend.detect_sentiment(
Text=text, LanguageCode='en'
)
print(response) ```
توضیح کد:
1. ابتدا، کتابخانه `boto3` را وارد می‌کنیم که کتابخانه رسمی AWS SDK برای Python است. 2. سپس، یک کلاینت Comprehend ایجاد می‌کنیم. 3. متنی که می‌خواهیم احساسات آن را تحلیل کنیم را در متغیر `text` ذخیره می‌کنیم. 4. از تابع `detect_sentiment` برای تحلیل احساسات متن استفاده می‌کنیم. 5. نتیجه تحلیل احساسات در متغیر `response` ذخیره می‌شود. 6. در نهایت، نتیجه را چاپ می‌کنیم.
نمونه کد 2: تشخیص موجودیت‌ها
تشخیص موجودیت‌ها (Entity Recognition) به شما کمک می‌کند تا موجودیت‌های مهم در یک متن را شناسایی کنید. Comprehend می‌تواند انواع مختلفی از موجودیت‌ها را شناسایی کند، مانند نام افراد، سازمان‌ها، مکان‌ها، تاریخ‌ها و غیره.
Python
```python import boto3
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend')
text = "Amazon was founded by Jeff Bezos in Bellevue, Washington."
response = comprehend.detect_entities(
Text=text, LanguageCode='en'
)
print(response) ```
توضیح کد:
1. مشابه کد قبلی، کتابخانه `boto3` را وارد می‌کنیم و یک کلاینت Comprehend ایجاد می‌کنیم. 2. متنی که می‌خواهیم موجودیت‌های آن را شناسایی کنیم را در متغیر `text` ذخیره می‌کنیم. 3. از تابع `detect_entities` برای تشخیص موجودیت‌ها استفاده می‌کنیم. 4. نتیجه تشخیص موجودیت‌ها در متغیر `response` ذخیره می‌شود. 5. در نهایت، نتیجه را چاپ می‌کنیم.
نمونه کد 3: استخراج کلیدواژه‌ها
استخراج کلیدواژه‌ها به شما کمک می‌کند تا مهم‌ترین کلمات و عبارات در یک متن را شناسایی کنید.
Python
```python import boto3
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend')
text = "The stock market experienced a significant downturn today due to concerns about inflation."
response = comprehend.detect_key_phrases(
Text=text, LanguageCode='en'
)
print(response) ```
توضیح کد:
1. همانند کدهای قبلی، کتابخانه `boto3` را وارد و یک کلاینت Comprehend ایجاد می‌کنیم. 2. متنی که می‌خواهیم کلیدواژه‌های آن را استخراج کنیم را در متغیر `text` ذخیره می‌کنیم. 3. از تابع `detect_key_phrases` برای استخراج کلیدواژه‌ها استفاده می‌کنیم. 4. نتیجه استخراج کلیدواژه‌ها در متغیر `response` ذخیره می‌شود. 5. در نهایت، نتیجه را چاپ می‌کنیم.
نمونه کد 4: تشخیص زبان
تشخیص زبان به شما کمک می‌کند تا زبان یک متن را شناسایی کنید.
Python
```python import boto3
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend')
text = "Bonjour le monde!"
response = comprehend.detect_dominant_language(
Text=text
)
print(response) ```
توضیح کد:
1. کتابخانه `boto3` را وارد و یک کلاینت Comprehend ایجاد می‌کنیم. 2. متنی که می‌خواهیم زبان آن را شناسایی کنیم را در متغیر `text` ذخیره می‌کنیم. 3. از تابع `detect_dominant_language` برای تشخیص زبان استفاده می‌کنیم. 4. نتیجه تشخیص زبان در متغیر `response` ذخیره می‌شود. 5. در نهایت، نتیجه را چاپ می‌کنیم.
نمونه کد 5: تحلیل نحو
تحلیل نحو (Syntax Analysis) به شما کمک می‌کند تا ساختار گرامری یک متن را درک کنید. Comprehend می‌تواند وابستگی‌های نحوی بین کلمات را شناسایی کند.
Python
```python import boto3
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend')
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
response = comprehend.parse_syntax(
Text=text, LanguageCode='en'
)
print(response) ```
توضیح کد:
1. کتابخانه `boto3` را وارد و یک کلاینت Comprehend ایجاد می‌کنیم. 2. متنی که می‌خواهیم ساختار نحوی آن را تحلیل کنیم را در متغیر `text` ذخیره می‌کنیم. 3. از تابع `parse_syntax` برای تحلیل نحو استفاده می‌کنیم. 4. نتیجه تحلیل نحو در متغیر `response` ذخیره می‌شود. 5. در نهایت، نتیجه را چاپ می‌کنیم.
استفاده از Comprehend با AWS Lambda
شما می‌توانید از Comprehend در ترکیب با AWS Lambda برای ایجاد برنامه‌های کاربردی بدون سرور استفاده کنید. برای مثال، می‌توانید یک تابع Lambda ایجاد کنید که متن را از یک S3 bucket دریافت کند، آن را با استفاده از Comprehend تحلیل کند و نتیجه را در یک پایگاه داده ذخیره کند. AWS Lambda Amazon S3
نکات پیشرفته
- استفاده از مدل‌های سفارشی: Comprehend به شما امکان می‌دهد تا مدل‌های سفارشی خود را برای تشخیص موجودیت‌ها و طبقه‌بندی متن ایجاد کنید. مدل‌های سفارشی Comprehend
- تحلیل دسته‌ای: شما می‌توانید از Comprehend برای تحلیل دسته‌ای حجم زیادی از داده‌های متنی استفاده کنید. تحلیل دسته‌ای Comprehend
- امنیت: Comprehend از داده‌های شما محافظت می‌کند و با استانداردهای امنیتی AWS سازگار است. امنیت AWS
استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات
برای بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری خود با استفاده از داده‌های حاصل از Amazon Comprehend، در نظر گرفتن استراتژی‌های زیر می‌تواند مفید باشد:
- تحلیل روند (Trend Analysis): بررسی تغییرات در احساسات مشتریان در طول زمان.
- تحلیل همبستگی (Correlation Analysis): یافتن ارتباط بین کلیدواژه‌ها و احساسات.
- تحلیل رگرسیون (Regression Analysis): پیش‌بینی احساسات مشتریان بر اساس ویژگی‌های مختلف متن.
- میانگین متحرک (Moving Average): هموارسازی داده‌های احساسات برای شناسایی روندهای بلندمدت.
- شاخص قدرت نسبی (Relative Strength Index - RSI): ارزیابی سرعت و تغییرات قیمت بر اساس احساسات.
- MACD (Moving Average Convergence Divergence): شناسایی نقاط ورود و خروج بر اساس تحلیل احساسات.
- Bollinger Bands: تعیین نوسانات احساسات و شناسایی نقاط خرید و فروش.
- Fibonacci Retracement: پیش‌بینی سطوح حمایت و مقاومت بر اساس تحلیل احساسات.
- Volume Weighted Average Price (VWAP): محاسبه قیمت میانگین وزنی با در نظر گرفتن حجم معاملات و احساسات.
- On Balance Volume (OBV): تحلیل حجم معاملات و ارتباط آن با احساسات.
- Accumulation/Distribution Line: شناسایی انباشت یا توزیع احساسات.
- Chaikin Oscillator: ارزیابی فشار خرید و فروش بر اساس تحلیل احساسات.
- Money Flow Index (MFI): اندازه‌گیری جریان پول و ارتباط آن با احساسات.
- Average True Range (ATR): محاسبه نوسانات قیمت بر اساس تحلیل احساسات.
- Vortex Indicator: شناسایی نقاط ورود و خروج بر اساس تحلیل احساسات.
نتیجه‌گیری
Amazon Comprehend یک سرویس قدرتمند برای پردازش زبان طبیعی است که می‌تواند به شما در درک داده‌های متنی خود کمک کند. با استفاده از نمونه کدهای ارائه شده در این مقاله، می‌توانید به سرعت شروع به کار با Comprehend کنید و از مزایای آن بهره‌مند شوید. با ترکیب Comprehend با سایر سرویس‌های AWS مانند Lambda و S3، می‌توانید برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر و بدون سرور ایجاد کنید که به شما در حل مشکلات تجاری خود کمک می‌کنند.
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
