Bag-of-Words

Bag of Words

مقدمه

در دنیای پردازش زبان طبیعی (پردازش زبان طبیعی) و یادگیری ماشین (یادگیری ماشین)، نمایش داده‌های متنی به گونه‌ای که برای الگوریتم‌ها قابل فهم باشد، از اهمیت بسزایی برخوردار است. یکی از ساده‌ترین و در عین حال پرکاربردترین روش‌ها برای این منظور، مدل "Bag of Words" یا "کیسه کلمات" است. این مدل، متن را به مجموعه‌ای از کلمات (یا توکن‌ها) تقلیل می‌دهد و ترتیب آن‌ها را نادیده می‌گیرد. این مقاله، با هدف آشنایی مبتدیان با این مفهوم، به تشریح کامل Bag of Words، نحوه عملکرد، مزایا و معایب، کاربردها و در نهایت، بهبودهای پیشنهادی آن می‌پردازد. درک این مدل، پایه‌ای اساسی برای ورود به مباحث پیشرفته‌تر در زمینه پردازش زبان طبیعی به شمار می‌رود.

مفهوم Bag of Words

Bag of Words، همانطور که از نامش پیداست، یک متن را به مثابه یک "کیسه" حاوی کلمات در نظر می‌گیرد. در این مدل، ترتیب کلمات اهمیتی ندارد و تنها فراوانی هر کلمه در متن مورد توجه قرار می‌گیرد. به عبارت دیگر، ما به این سوال پاسخ می‌دهیم که "چه کلماتی" در متن وجود دارند و "چند بار" تکرار شده‌اند، اما به این سوال که "کلمات در چه ترتیبی" قرار گرفته‌اند، پاسخ نمی‌دهیم.

این رویکرد، به شدت ساده‌سازی شده است، اما در بسیاری از کاربردها، نتایج قابل قبولی ارائه می‌دهد. برای مثال، در تحلیل احساسات، تشخیص هرزنامه (تشخیص هرزنامه) یا خوشه‌بندی متن، دانستن اینکه چه کلماتی بیشتر تکرار شده‌اند، می‌تواند اطلاعات ارزشمندی در مورد محتوای متن ارائه دهد.

نحوه عملکرد Bag of Words

فرآیند ساخت یک مدل Bag of Words معمولاً شامل مراحل زیر است:

1. **توکنیزاسیون (توکنیزاسیون)**: متن ورودی به واحد‌های کوچکتر به نام "توکن" تقسیم می‌شود. این توکن‌ها معمولاً کلمات هستند، اما می‌توانند عبارات یا حتی کاراکترها نیز باشند. 2. **حذف کلمات توقف (کلمات توقف)**: کلماتی که اطلاعات چندانی به متن اضافه نمی‌کنند (مانند "است"، "در"، "به") حذف می‌شوند. این کلمات به عنوان "کلمات توقف" شناخته می‌شوند. 3. **ریشه‌یابی (ریشه‌یابی)/ لِماتیزاسیون (لِماتیزاسیون)**: کلمات به ریشه اصلی خود بازگردانده می‌شوند. به عنوان مثال، کلمات "دویدن"، "می‌دویم" و "دوید" به ریشه "دویدن" بازگردانده می‌شوند. ریشه‌یابی و لِماتیزاسیون به کاهش ابعاد فضا و افزایش دقت مدل کمک می‌کنند. 4. **ایجاد واژه‌نامه (واژه‌نامه)**: لیستی از تمام توکن‌های منحصربه‌فرد در متن ایجاد می‌شود. این لیست به عنوان "واژه‌نامه" شناخته می‌شود. 5. **بردارسازی (بردارسازی)**: هر متن به یک بردار عددی تبدیل می‌شود. هر عنصر این بردار، نشان‌دهنده فراوانی یک توکن خاص در آن متن است.

مثال

فرض کنید دو متن زیر را داریم:

متن ۱: "من امروز به سینما رفتم و یک فیلم خوب دیدم." متن ۲: "امروز من یک کتاب خواندم و از آن لذت بردم."

پس از توکنیزاسیون و حذف کلمات توقف، واژه‌نامه ما شامل کلمات زیر خواهد بود:

• من
• امروز
• سینما
• رفتم
• فیلم
• خوب
• کتاب
• خواندم
• لذت

حال، هر متن را به یک بردار تبدیل می‌کنیم:

متن ۱: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0] متن ۲: [1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]

در این بردارها، هر عدد نشان‌دهنده تعداد دفعاتی است که یک کلمه خاص در متن مربوطه ظاهر شده است.

مزایا و معایب Bag of Words

• • مزایا:**

• **سادگی:** Bag of Words یک مدل بسیار ساده و آسان برای پیاده‌سازی است.
• **سرعت:** بردارسازی متن با استفاده از Bag of Words، به سرعت انجام می‌شود.
• **کارایی در برخی کاربردها:** در برخی کاربردها مانند تحلیل احساسات و خوشه‌بندی متن، نتایج قابل قبولی ارائه می‌دهد.
• **قابل فهم بودن:** بردار حاصل از این مدل، به راحتی قابل تفسیر است.

• • معایب:**

• **نادیده گرفتن ترتیب کلمات:** مهم‌ترین عیب Bag of Words، نادیده گرفتن ترتیب کلمات است. این امر می‌تواند منجر به از دست رفتن اطلاعات مهم در مورد معنای متن شود.
• **مشکل ابعاد بالا:** واژه‌نامه می‌تواند بسیار بزرگ شود، به خصوص اگر با متون بزرگ و متنوعی سر و کار داشته باشیم. این امر می‌تواند منجر به مشکل "نفرین ابعاد" (نفرین ابعاد) شود و عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین را کاهش دهد.
• **نادیده گرفتن معنای کلمات:** Bag of Words، تنها به فراوانی کلمات توجه می‌کند و معنای آن‌ها را در نظر نمی‌گیرد. به عنوان مثال، کلمات "خوب" و "بد" از نظر Bag of Words، یکسان در نظر گرفته می‌شوند.
• **عدم در نظر گرفتن روابط بین کلمات:** این مدل هیچ اطلاعاتی در مورد روابط بین کلمات ارائه نمی‌دهد.

کاربردهای Bag of Words

Bag of Words در کاربردهای مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله:

• **تحلیل احساسات (تحلیل احساسات)**: تعیین اینکه آیا یک متن دارای احساس مثبت، منفی یا خنثی است.
• **تشخیص هرزنامه (تشخیص هرزنامه)**: تشخیص اینکه آیا یک ایمیل یا پیام، هرزنامه است یا خیر.
• **خوشه‌بندی متن (خوشه‌بندی متن)**: گروه‌بندی متون مشابه بر اساس محتوای آن‌ها.
• **طبقه‌بندی متن (طبقه‌بندی متن)**: اختصاص دادن یک برچسب یا دسته به یک متن.
• **جستجوی اطلاعات (جستجوی اطلاعات)**: یافتن متونی که به یک عبارت جستجو مرتبط هستند.
• **تولید خودکار متن (تولید خودکار متن)**: تولید متون جدید بر اساس یک مجموعه داده آموزشی.
• **سیستم‌های توصیه‌گر (سیستم‌های توصیه‌گر)**: پیشنهاد محتوا به کاربران بر اساس علایق آن‌ها.
• **تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری (تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری)**: شناسایی نظرات و احساسات مشتریان در مورد محصولات و خدمات.

بهبودهای Bag of Words

برای رفع برخی از معایب Bag of Words، می‌توان از روش‌های زیر استفاده کرد:

• **N-grams (N-grams)**: به جای استفاده از کلمات تکی، از ترکیبات N تایی کلمات استفاده می‌شود. به عنوان مثال، با استفاده از 2-grams، عبارت "من امروز" به عنوان یک توکن در نظر گرفته می‌شود. این امر به حفظ بخشی از ترتیب کلمات کمک می‌کند.
• **TF-IDF (TF-IDF)**: وزن‌دهی به کلمات بر اساس اهمیت آن‌ها در متن. کلماتی که در یک متن خاص بیشتر تکرار می‌شوند، وزن بیشتری دریافت می‌کنند، در حالی که کلماتی که در تمام متون تکرار می‌شوند، وزن کمتری دریافت می‌کنند.
• **Word Embeddings (Word Embeddings)**: استفاده از نمایش‌های برداری برای کلمات که معنای آن‌ها را نیز در نظر می‌گیرند. روش‌هایی مانند Word2Vec و GloVe می‌توانند برای ایجاد Word Embeddings استفاده شوند.
• **Hashing Vectorizer (Hashing Vectorizer)**: یک روش برای کاهش ابعاد فضا و افزایش سرعت بردارسازی.

Bag of Words در فیوچرز رمزنگاری

اگرچه Bag of Words به طور مستقیم در معاملات فیوچرز رمزنگاری استفاده نمی‌شود، اما می‌تواند در تحلیل احساسات اخبار و شبکه‌های اجتماعی مرتبط با رمزنگاری‌ها به کار رود. تحلیل احساسات می‌تواند به پیش‌بینی روند قیمت‌ها کمک کند. به عنوان مثال، اگر احساسات غالب در مورد یک ارز دیجیتال خاص مثبت باشد، احتمال افزایش قیمت آن بیشتر است.

• **تحلیل اخبار:** استفاده از Bag of Words برای تحلیل اخبار مربوط به بیت‌کوین (بیت‌کوین)، اتریوم (اتریوم) و سایر ارزهای دیجیتال و تعیین احساسات موجود در آن‌ها.
• **تحلیل شبکه‌های اجتماعی:** تحلیل توییت‌ها و پست‌های شبکه‌های اجتماعی در مورد رمزنگاری‌ها و تعیین احساسات کاربران.
• **تحلیل حجم معاملات (تحلیل حجم معاملات)**: ترکیب تحلیل احساسات با تحلیل حجم معاملات برای بهبود دقت پیش‌بینی‌ها.
• **تحلیل تکنیکال (تحلیل تکنیکال)**: ترکیب تحلیل احساسات با شاخص‌های تحلیل تکنیکال (شاخص‌های تحلیل تکنیکال) مانند میانگین متحرک (میانگین متحرک) و RSI (RSI) برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی.
• **استراتژی‌های معاملاتی (استراتژی‌های معاملاتی)**: طراحی استراتژی‌های معاملاتی بر اساس تحلیل احساسات و سایر داده‌ها.

منابع بیشتر

• پردازش زبان طبیعی
• یادگیری ماشین
• تحلیل احساسات
• تشخیص هرزنامه
• خوشه‌بندی متن
• طبقه‌بندی متن
• جستجوی اطلاعات
• N-grams
• TF-IDF
• Word Embeddings
• Hashing Vectorizer
• نفرین ابعاد
• واژه‌نامه
• توکنیزاسیون
• ریشه‌یابی
• لِماتیزاسیون
• بردارسازی
• تحلیل تکنیکال
• تحلیل حجم معاملات
• استراتژی‌های معاملاتی

نتیجه‌گیری

Bag of Words یک مدل ساده و پرکاربرد برای نمایش داده‌های متنی است. اگرچه این مدل دارای معایبی است، اما در بسیاری از کاربردها نتایج قابل قبولی ارائه می‌دهد. با استفاده از روش‌های بهبود یافته مانند N-grams، TF-IDF و Word Embeddings، می‌توان عملکرد Bag of Words را افزایش داد. درک این مدل، گامی مهم در یادگیری مباحث پیشرفته‌تر در زمینه پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین است.

پلتفرم‌های معاملات آتی پیشنهادی

پلتفرم	ویژگی‌های آتی	ثبت‌نام
Binance Futures	اهرم تا ۱۲۵x، قراردادهای USDⓈ-M	همین حالا ثبت‌نام کنید
Bybit Futures	قراردادهای معکوس دائمی	شروع به معامله کنید
BingX Futures	معاملات کپی	به BingX بپیوندید
Bitget Futures	قراردادهای تضمین شده با USDT	حساب باز کنید
BitMEX	پلتفرم رمزارزها، اهرم تا ۱۰۰x	BitMEX

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام @strategybin عضو شوید برای اطلاعات بیشتر. بهترین پلتفرم‌های سودآور – همین حالا ثبت‌نام کنید.

در جامعه ما شرکت کنید

در کانال تلگرام @cryptofuturestrading عضو شوید برای تحلیل، سیگنال‌های رایگان و موارد بیشتر!