استخراج العبارات وفق نمط الوسم
استخرج الكتل الاسمية والأفعال
استخراج العبارات وفق نمط الوسم درس مجاني في NLP Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 3 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في NLP Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة NLP Academy 4 دروس في المجموع.
من الوسوم إلى العبارات
الوسوم المفردة مفيدة، لكن المعنى يكمن غالبًا في مجموعات من الكلمات. تتيح لكم patterns استخراج عبارات كاملة بدلًا من الرموز المنفردة. 🧩
ما هي كتلة الاسم؟
كتلة الاسم هي اسم مضافًا إليه الكلمات التي تصفه، مثل the fluffy cat. وتسمّي هذه الكتل عادةً الأشياء الأساسية التي تدور حولها الجملة.
الحصول على كتل الأسماء تلقائيًا
يعثر spaCy على كتل الأسماء نيابةً عنكم. كرروا على doc.noun_chunks للحصول على كل كتلة بوصفها نطاقًا، دون كتابة أي قواعد.
for chunk in doc.noun_chunks:
print(chunk.text)الكتل نطاقات
كل كتلة اسم هي Span، أي جزء مقتطع من Doc. يعرف النطاق نصه وموضع بدايته ونهايته، لذا يمكنكم إعادة استخدامه مثل أي مجموعة رموز أخرى.
chunk = list(doc.noun_chunks)[0]
print(chunk.start, chunk.end)استخراج كل فعل
لجمع الأفعال، احتفظوا بالرموز التي تكون قيمة pos_ الخاصة بها VERB. يجمع استيعاب القائمة جميع الأفعال في سطر واحد واضح.
verbs = [t.text for t in doc if t.pos_ == "VERB"]مطابقة أنماط مخصصة
استخدموا Matcher لإنشاء قواعدكم الخاصة. تصفون تسلسلًا من سمات الرموز، ويعثر spaCy على كل موضع يظهر فيه هذا التسلسل.
from spacy.matcher import Matcher
matcher = Matcher(nlp.vocab)تعريف تسلسل من الوسوم
إن pattern قائمة من القواميس، قاموس لكل رمز. يطابق هذا النمط صفةً تليها كلمة اسم، مثل fluffy cat.
pattern = [{"POS": "ADJ"}, {"POS": "NOUN"}]إضافة النمط
سجّلوا النمط باسم باستخدام matcher.add(). يتيح لكم الاسم تجميع القواعد المرتبطة والتعرف على المطابقات لاحقًا.
matcher.add("ADJ_NOUN", [pattern])تشغيل Matcher
استدعوا Matcher على Doc للحصول على matches. كل نتيجة هي صف يحتوي على معرّف المطابقة، وموضعي بداية الرموز ونهايتها.
matches = matcher(doc)قراءة كل مطابقة
اقتطعوا Doc باستخدام موضعي البداية والنهاية لتحويل المطابقة إلى نص مقروء. وهذا الجزء هو phrase الذي التقطه النمط.
for mid, start, end in matches:
print(doc[start:end].text)الأنماط أفضل من Regex هنا
تفهم أنماط الوسوم القواعد النحوية، لذا تلتقط عبارات قد تفوّتها التعابير النمطية. وتعد المطابقة باستخدام POS أنظف بكثير من البحث عن أحرف محددة.
تحقق سريع
فكّروا في كيفية استخراج الأسماء المجمعة.
مراجعة
استخرجتم العبارات بطريقتين: باستخدام noun_chunks المدمجة وأنماط الوسوم المخصصة مع Matcher. والآن يمكنكم استخراج البنية النحوية، لا الكلمات فحسب. 🎉
تعلم Python مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا
اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.
- الدورات
- 30
- الدروس
- 120
الأسئلة الشائعة
هل درس «استخراج العبارات وفق نمط الوسم» مجاني؟
نعم — نص درس «استخراج العبارات وفق نمط الوسم» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة NLP Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة NLP Academy 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «استخراج العبارات وفق نمط الوسم»؟
استخرج الكتل الاسمية والأفعال تتمرن على NLP Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ NLP Academy؟
لا تُشترط خبرة سابقة. NLP Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 3 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «استخراج العبارات وفق نمط الوسم»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس NLP Academy هذا؟
نعم. كل درس في NLP Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- الأسماء والأفعال ولماذا تهم الوسوم
- وسم الكلمات باستخدام spaCy
- استخراج العبارات وفق نمط الوسم
- أساسيات تحليل التبعية