History

leestott e4050807fb 🌐 Update translations via Co-op Translator		3 weeks ago
..
solution	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago
README.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	3 weeks ago
assignment.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago
notebook.ipynb	🌐 Update translations via Co-op Translator	4 weeks ago

README.md

تحليل المشاعر باستخدام تقييمات الفنادق

الآن بعد أن قمت باستكشاف مجموعة البيانات بالتفصيل، حان الوقت لتصفية الأعمدة واستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على مجموعة البيانات للحصول على رؤى جديدة حول الفنادق.

اختبار ما قبل المحاضرة

عمليات التصفية وتحليل المشاعر

كما لاحظت على الأرجح، تحتوي مجموعة البيانات على بعض المشكلات. بعض الأعمدة مليئة بمعلومات غير مفيدة، وأخرى تبدو غير صحيحة. وإذا كانت صحيحة، فمن غير الواضح كيف تم حسابها، ولا يمكن التحقق من الإجابات بشكل مستقل من خلال حساباتك الخاصة.

تمرين: المزيد من معالجة البيانات

قم بتنظيف البيانات بشكل أكبر. أضف أعمدة ستكون مفيدة لاحقًا، غيّر القيم في أعمدة أخرى، واحذف أعمدة معينة تمامًا.

معالجة الأعمدة الأولية

احذف lat و lng

استبدل قيم Hotel_Address بالقيم التالية (إذا كان العنوان يحتوي على اسم المدينة والبلد، قم بتغييره ليشمل فقط المدينة والبلد).

المدن والبلدان الوحيدة الموجودة في مجموعة البيانات هي:

أمستردام، هولندا

برشلونة، إسبانيا

لندن، المملكة المتحدة

ميلانو، إيطاليا

باريس، فرنسا

فيينا، النمسا

def replace_address(row):
    if "Netherlands" in row["Hotel_Address"]:
        return "Amsterdam, Netherlands"
    elif "Barcelona" in row["Hotel_Address"]:
        return "Barcelona, Spain"
    elif "United Kingdom" in row["Hotel_Address"]:
        return "London, United Kingdom"
    elif "Milan" in row["Hotel_Address"]:        
        return "Milan, Italy"
    elif "France" in row["Hotel_Address"]:
        return "Paris, France"
    elif "Vienna" in row["Hotel_Address"]:
        return "Vienna, Austria" 

# Replace all the addresses with a shortened, more useful form
df["Hotel_Address"] = df.apply(replace_address, axis = 1)
# The sum of the value_counts() should add up to the total number of reviews
print(df["Hotel_Address"].value_counts())

الآن يمكنك استعلام بيانات على مستوى البلد:

display(df.groupby("Hotel_Address").agg({"Hotel_Name": "nunique"}))

Hotel_Address	Hotel_Name
أمستردام، هولندا	105
برشلونة، إسبانيا	211
لندن، المملكة المتحدة	400
ميلانو، إيطاليا	162
باريس، فرنسا	458
فيينا، النمسا	158

معالجة أعمدة المراجعات الميتا للفنادق
1. احذف Additional_Number_of_Scoring
2. استبدل Total_Number_of_Reviews بعدد المراجعات الفعلي لذلك الفندق الموجود في مجموعة البيانات
3. استبدل Average_Score بالنتيجة التي قمنا بحسابها بأنفسنا

Drop `Additional_Number_of_Scoring`

df.drop(["Additional_Number_of_Scoring"], axis = 1, inplace=True)

Replace `Total_Number_of_Reviews` and `Average_Score` with our own calculated values

df.Total_Number_of_Reviews = df.groupby('Hotel_Name').transform('count') df.Average_Score = round(df.groupby('Hotel_Name').Reviewer_Score.transform('mean'), 1)


3. معالجة أعمدة المراجعات

 1. احذف `Review_Total_Negative_Word_Counts`، `Review_Total_Positive_Word_Counts`، `Review_Date` و `days_since_review`

 2. احتفظ بـ `Reviewer_Score`، `Negative_Review`، و `Positive_Review` كما هي.
   
 3. احتفظ بـ `Tags` في الوقت الحالي

   - سنقوم ببعض عمليات التصفية الإضافية على العلامات في القسم التالي ثم سيتم حذف العلامات

4. معالجة أعمدة المراجعين

 1. احذف `Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given`

 2. احتفظ بـ `Reviewer_Nationality`

### أعمدة العلامات

عمود `Tag` يمثل مشكلة لأنه عبارة عن قائمة (في شكل نصي) مخزنة في العمود. لسوء الحظ، فإن ترتيب وعدد الأقسام الفرعية في هذا العمود ليس دائمًا نفسه. من الصعب على الإنسان تحديد العبارات الصحيحة التي يجب التركيز عليها، لأن هناك 515,000 صف و1427 فندقًا، ولكل منها خيارات مختلفة قليلاً يمكن أن يختارها المراجع. هنا يأتي دور معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يمكنك مسح النص والعثور على العبارات الأكثر شيوعًا وعدّها.

لسوء الحظ، نحن لسنا مهتمين بالكلمات الفردية، بل بالعبارات متعددة الكلمات (مثل *رحلة عمل*). تشغيل خوارزمية توزيع تكرار العبارات متعددة الكلمات على هذا الكم من البيانات (6762646 كلمة) قد يستغرق وقتًا طويلاً للغاية، ولكن بدون النظر إلى البيانات، يبدو أن ذلك ضروري. هنا تأتي فائدة تحليل البيانات الاستكشافي، لأنه من خلال رؤية عينة من العلامات مثل `['رحلة عمل', 'مسافر منفرد', 'غرفة فردية', 'أقام 5 ليالٍ', 'تم الإرسال من جهاز محمول']`، يمكنك البدء في التساؤل عما إذا كان من الممكن تقليل المعالجة التي يجب القيام بها بشكل كبير. لحسن الحظ، يمكن ذلك - ولكن أولاً تحتاج إلى اتباع بعض الخطوات لتحديد العلامات ذات الأهمية.

### تصفية العلامات

تذكر أن الهدف من مجموعة البيانات هو إضافة مشاعر وأعمدة تساعدك في اختيار أفضل فندق (لنفسك أو ربما لمهمة عميل يطلب منك إنشاء روبوت توصية للفنادق). تحتاج إلى أن تسأل نفسك ما إذا كانت العلامات مفيدة أم لا في مجموعة البيانات النهائية. هنا تفسير واحد (إذا كنت بحاجة إلى مجموعة البيانات لأسباب أخرى، قد تختلف العلامات التي تبقى/تُزال):

1. نوع الرحلة ذو صلة، ويجب أن يبقى
2. نوع مجموعة الضيوف مهم، ويجب أن يبقى
3. نوع الغرفة أو الجناح أو الاستوديو الذي أقام فيه الضيف غير ذي صلة (جميع الفنادق تحتوي على غرف متشابهة تقريبًا)
4. الجهاز الذي تم إرسال المراجعة منه غير ذي صلة
5. عدد الليالي التي أقامها المراجع *قد* يكون ذا صلة إذا كنت تعتقد أن الإقامات الأطول تعني أنهم أحبوا الفندق أكثر، ولكنه احتمال ضعيف، وربما غير ذي صلة

باختصار، **احتفظ بنوعين من العلامات وأزل الباقي**.

أولاً، لا تريد عد العلامات حتى تكون في تنسيق أفضل، مما يعني إزالة الأقواس المربعة وعلامات الاقتباس. يمكنك القيام بذلك بعدة طرق، ولكنك تريد الأسرع لأن معالجة الكثير من البيانات قد تستغرق وقتًا طويلاً. لحسن الحظ، يوفر pandas طريقة سهلة لكل خطوة من هذه الخطوات.

```Python
# Remove opening and closing brackets
df.Tags = df.Tags.str.strip("[']")
# remove all quotes too
df.Tags = df.Tags.str.replace(" ', '", ",", regex = False)

تصبح كل علامة شيئًا مثل: رحلة عمل، مسافر منفرد، غرفة فردية، أقام 5 ليالٍ، تم الإرسال من جهاز محمول.

بعد ذلك نجد مشكلة. بعض المراجعات، أو الصفوف، تحتوي على 5 أعمدة، وبعضها 3، وبعضها 6. هذا نتيجة لكيفية إنشاء مجموعة البيانات، ومن الصعب إصلاحها. تريد الحصول على عدد تكرار كل عبارة، ولكنها في ترتيب مختلف في كل مراجعة، لذا قد يكون العدد غير دقيق، وقد لا يحصل الفندق على علامة مستحقة له.

بدلاً من ذلك، ستستخدم الترتيب المختلف لصالحنا، لأن كل علامة هي عبارة متعددة الكلمات ولكنها مفصولة أيضًا بفاصلة! أبسط طريقة للقيام بذلك هي إنشاء 6 أعمدة مؤقتة مع إدخال كل علامة في العمود المقابل لترتيبها في العلامة. يمكنك بعد ذلك دمج الأعمدة الستة في عمود كبير واحد وتشغيل طريقة value_counts() على العمود الناتج. عند طباعته، سترى أن هناك 2428 علامة فريدة. هنا عينة صغيرة:

Tag	Count
رحلة ترفيهية	417778
تم الإرسال من جهاز محمول	307640
زوجان	252294
أقام ليلة واحدة	193645
أقام ليلتين	133937
مسافر منفرد	108545
أقام 3 ليالٍ	95821
رحلة عمل	82939
مجموعة	65392
عائلة مع أطفال صغار	61015
أقام 4 ليالٍ	47817
غرفة مزدوجة	35207
غرفة مزدوجة قياسية	32248
غرفة مزدوجة فاخرة	31393
عائلة مع أطفال كبار	26349
غرفة مزدوجة ديلوكس	24823
غرفة مزدوجة أو توأم	22393
أقام 5 ليالٍ	20845
غرفة مزدوجة قياسية أو توأم	17483
غرفة مزدوجة كلاسيكية	16989
غرفة مزدوجة فاخرة أو توأم	13570
غرفتان	12393

بعض العلامات الشائعة مثل تم الإرسال من جهاز محمول ليست ذات فائدة لنا، لذا قد يكون من الذكاء إزالتها قبل عد تكرار العبارات، ولكنها عملية سريعة جدًا بحيث يمكنك تركها وتجاهلها.

إزالة علامات مدة الإقامة

إزالة هذه العلامات هي الخطوة الأولى، حيث تقلل العدد الإجمالي للعلامات التي يجب أخذها في الاعتبار قليلاً. لاحظ أنك لا تزيلها من مجموعة البيانات، بل تختار إزالتها من الاعتبار كقيم للعد/الحفظ في مجموعة بيانات المراجعات.

مدة الإقامة	Count
أقام ليلة واحدة	193645
أقام ليلتين	133937
أقام 3 ليالٍ	95821
أقام 4 ليالٍ	47817
أقام 5 ليالٍ	20845
أقام 6 ليالٍ	9776
أقام 7 ليالٍ	7399
أقام 8 ليالٍ	2502
أقام 9 ليالٍ	1293
...	...

هناك مجموعة كبيرة ومتنوعة من الغرف، الأجنحة، الاستوديوهات، الشقق وما إلى ذلك. جميعها تعني تقريبًا نفس الشيء وليست ذات صلة بك، لذا قم بإزالتها من الاعتبار.

نوع الغرفة	Count
غرفة مزدوجة	35207
غرفة مزدوجة قياسية	32248
غرفة مزدوجة فاخرة	31393
غرفة مزدوجة ديلوكس	24823
غرفة مزدوجة أو توأم	22393
غرفة مزدوجة قياسية أو توأم	17483
غرفة مزدوجة كلاسيكية	16989
غرفة مزدوجة فاخرة أو توأم	13570

أخيرًا، وهذا أمر رائع (لأنه لم يتطلب الكثير من المعالجة على الإطلاق)، ستبقى مع العلامات التالية المفيدة:

Tag	Count
رحلة ترفيهية	417778
زوجان	252294
مسافر منفرد	108545
رحلة عمل	82939
مجموعة (مجمعة مع مسافرين مع أصدقاء)	67535
عائلة مع أطفال صغار	61015
عائلة مع أطفال كبار	26349
مع حيوان أليف	1405

يمكنك القول إن مسافرين مع أصدقاء هو نفسه مجموعة تقريبًا، وسيكون من العدل دمج الاثنين كما هو موضح أعلاه. الكود لتحديد العلامات الصحيحة موجود في دفتر العلامات.

الخطوة الأخيرة هي إنشاء أعمدة جديدة لكل من هذه العلامات. ثم، لكل صف مراجعة، إذا كان عمود Tag يطابق أحد الأعمدة الجديدة، أضف 1، وإذا لم يكن كذلك، أضف 0. النتيجة النهائية ستكون عدًا لعدد المراجعين الذين اختاروا هذا الفندق (بالمجمل) لأغراض مثل العمل أو الترفيه، أو لإحضار حيوان أليف، وهذه معلومات مفيدة عند التوصية بفندق.

# Process the Tags into new columns
# The file Hotel_Reviews_Tags.py, identifies the most important tags
# Leisure trip, Couple, Solo traveler, Business trip, Group combined with Travelers with friends, 
# Family with young children, Family with older children, With a pet
df["Leisure_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Leisure trip" in tag else 0)
df["Couple"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Couple" in tag else 0)
df["Solo_traveler"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Solo traveler" in tag else 0)
df["Business_trip"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Business trip" in tag else 0)
df["Group"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Group" in tag or "Travelers with friends" in tag else 0)
df["Family_with_young_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with young children" in tag else 0)
df["Family_with_older_children"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "Family with older children" in tag else 0)
df["With_a_pet"] = df.Tags.apply(lambda tag: 1 if "With a pet" in tag else 0)

حفظ الملف

أخيرًا، احفظ مجموعة البيانات كما هي الآن باسم جديد.

df.drop(["Review_Total_Negative_Word_Counts", "Review_Total_Positive_Word_Counts", "days_since_review", "Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given"], axis = 1, inplace=True)

# Saving new data file with calculated columns
print("Saving results to Hotel_Reviews_Filtered.csv")
df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv', index = False)

عمليات تحليل المشاعر

في هذا القسم الأخير، ستقوم بتطبيق تحليل المشاعر على أعمدة المراجعات وحفظ النتائج في مجموعة بيانات.

تمرين: تحميل وحفظ البيانات المصفاة

لاحظ أنك الآن تقوم بتحميل مجموعة البيانات المصفاة التي تم حفظها في القسم السابق، وليس مجموعة البيانات الأصلية.

import time
import pandas as pd
import nltk as nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer
nltk.download('vader_lexicon')

# Load the filtered hotel reviews from CSV
df = pd.read_csv('../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv')

# You code will be added here


# Finally remember to save the hotel reviews with new NLP data added
print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
df.to_csv(r'../data/Hotel_Reviews_NLP.csv', index = False)

إزالة الكلمات الشائعة

إذا قمت بتشغيل تحليل المشاعر على أعمدة المراجعات السلبية والإيجابية، فقد يستغرق ذلك وقتًا طويلاً. عند الاختبار على جهاز لابتوب قوي بمعالج سريع، استغرق الأمر 12-14 دقيقة اعتمادًا على مكتبة تحليل المشاعر المستخدمة. هذا وقت طويل نسبيًا، لذا يستحق التحقيق إذا كان بالإمكان تسريعه.

إزالة الكلمات الشائعة، أو الكلمات الإنجليزية الشائعة التي لا تؤثر على مشاعر الجملة، هي الخطوة الأولى. من خلال إزالتها، يجب أن يعمل تحليل المشاعر بشكل أسرع، ولكن دون أن يكون أقل دقة (لأن الكلمات الشائعة لا تؤثر على المشاعر، لكنها تبطئ التحليل).

كانت أطول مراجعة سلبية تحتوي على 395 كلمة، ولكن بعد إزالة الكلمات الشائعة، أصبحت 195 كلمة.

إزالة الكلمات الشائعة هي أيضًا عملية سريعة، حيث استغرقت إزالة الكلمات الشائعة من عمودي المراجعات عبر 515,000 صف 3.3 ثانية على جهاز الاختبار. قد تستغرق وقتًا أطول أو أقل قليلاً حسب سرعة وحدة المعالجة المركزية لجهازك، وذاكرة الوصول العشوائي، وما إذا كان لديك SSD أم لا، وبعض العوامل الأخرى. قصر مدة العملية يعني أنه إذا حسّنت وقت تحليل المشاعر، فإنها تستحق التنفيذ.

from nltk.corpus import stopwords

# Load the hotel reviews from CSV
df = pd.read_csv("../../data/Hotel_Reviews_Filtered.csv")

# Remove stop words - can be slow for a lot of text!
# Ryan Han (ryanxjhan on Kaggle) has a great post measuring performance of different stop words removal approaches
# https://www.kaggle.com/ryanxjhan/fast-stop-words-removal # using the approach that Ryan recommends
start = time.time()
cache = set(stopwords.words("english"))
def remove_stopwords(review):
    text = " ".join([word for word in review.split() if word not in cache])
    return text

# Remove the stop words from both columns
df.Negative_Review = df.Negative_Review.apply(remove_stopwords)   
df.Positive_Review = df.Positive_Review.apply(remove_stopwords)

إجراء تحليل المشاعر

الآن يجب عليك حساب تحليل المشاعر لكل من عمودي المراجعات السلبية والإيجابية، وتخزين النتيجة في عمودين جديدين. اختبار المشاعر سيكون بمقارنتها مع تقييم المراجع لنفس المراجعة. على سبيل المثال، إذا اعتقد تحليل المشاعر أن المراجعة السلبية كانت ذات مشاعر إيجابية للغاية (1) والمراجعة الإيجابية كانت ذات مشاعر إيجابية للغاية (1)، ولكن المراجع أعطى الفندق أدنى تقييم ممكن، فإن النص قد لا يتطابق مع التقييم، أو أن محلل المشاعر لم يتمكن من التعرف على المشاعر بشكل صحيح. يجب أن تتوقع أن تكون بعض نتائج المشاعر خاطئة تمامًا، وغالبًا ما يكون ذلك قابلاً للتفسير، مثل أن تكون المراجعة ساخرة للغاية "بالطبع أحببت النوم في غرفة بدون تدفئة" ويعتقد محلل المشاعر أن هذا شعور إيجابي، على الرغم من أن الإنسان الذي يقرأها سيعرف أنها سخرية. تقدم NLTK محللات مشاعر مختلفة للتعلم معها، ويمكنك استبدالها وتجربة ما إذا كانت المشاعر أكثر أو أقل دقة. يتم استخدام تحليل المشاعر VADER هنا.

Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: نموذج قائم على القواعد لتحليل المشاعر في نصوص وسائل التواصل الاجتماعي. المؤتمر الدولي الثامن للمدونات ووسائل التواصل الاجتماعي (ICWSM-14). آن أربور، ميشيغان، يونيو 2014.

from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

# Create the vader sentiment analyser (there are others in NLTK you can try too)
vader_sentiment = SentimentIntensityAnalyzer()
# Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14). Ann Arbor, MI, June 2014.

# There are 3 possibilities of input for a review:
# It could be "No Negative", in which case, return 0
# It could be "No Positive", in which case, return 0
# It could be a review, in which case calculate the sentiment
def calc_sentiment(review):    
    if review == "No Negative" or review == "No Positive":
        return 0
    return vader_sentiment.polarity_scores(review)["compound"]

لاحقًا في برنامجك، عندما تكون جاهزًا لحساب المشاعر، يمكنك تطبيقه على كل مراجعة كما يلي:

# Add a negative sentiment and positive sentiment column
print("Calculating sentiment columns for both positive and negative reviews")
start = time.time()
df["Negative_Sentiment"] = df.Negative_Review.apply(calc_sentiment)
df["Positive_Sentiment"] = df.Positive_Review.apply(calc_sentiment)
end = time.time()
print("Calculating sentiment took " + str(round(end - start, 2)) + " seconds")

يستغرق هذا حوالي 120 ثانية على جهاز الكمبيوتر الخاص بي، ولكن قد يختلف ذلك على كل جهاز. إذا كنت ترغب في طباعة النتائج ومعرفة ما إذا كانت المشاعر تتطابق مع المراجعة:

df = df.sort_values(by=["Negative_Sentiment"], ascending=True)
print(df[["Negative_Review", "Negative_Sentiment"]])
df = df.sort_values(by=["Positive_Sentiment"], ascending=True)
print(df[["Positive_Review", "Positive_Sentiment"]])

آخر شيء يجب القيام به مع الملف قبل استخدامه في التحدي هو حفظه! يجب أيضًا أن تفكر في إعادة ترتيب جميع الأعمدة الجديدة بحيث تكون سهلة التعامل (بالنسبة للإنسان، هذا تغيير تجميلي).

# Reorder the columns (This is cosmetic, but to make it easier to explore the data later)
df = df.reindex(["Hotel_Name", "Hotel_Address", "Total_Number_of_Reviews", "Average_Score", "Reviewer_Score", "Negative_Sentiment", "Positive_Sentiment", "Reviewer_Nationality", "Leisure_trip", "Couple", "Solo_traveler", "Business_trip", "Group", "Family_with_young_children", "Family_with_older_children", "With_a_pet", "Negative_Review", "Positive_Review"], axis=1)

print("Saving results to Hotel_Reviews_NLP.csv")
df.to_csv(r"../data/Hotel_Reviews_NLP.csv", index = False)

يجب عليك تشغيل الكود بالكامل لـ دفتر التحليل (بعد تشغيل دفتر التصفية لإنشاء ملف Hotel_Reviews_Filtered.csv).

لمراجعة الخطوات، هي:

تم استكشاف ملف البيانات الأصلي Hotel_Reviews.csv في الدرس السابق باستخدام دفتر الاستكشاف
يتم تصفية Hotel_Reviews.csv بواسطة دفتر التصفية مما ينتج عنه Hotel_Reviews_Filtered.csv
يتم معالجة Hotel_Reviews_Filtered.csv بواسطة دفتر تحليل المشاعر مما ينتج عنه Hotel_Reviews_NLP.csv
استخدم Hotel_Reviews_NLP.csv في تحدي NLP أدناه

الخاتمة

عندما بدأت، كان لديك مجموعة بيانات تحتوي على أعمدة وبيانات ولكن لم يكن بالإمكان التحقق من جميعها أو استخدامها. لقد استكشفت البيانات، وقمت بتصفية ما لا تحتاجه، وحولت العلامات إلى شيء مفيد، وحسبت متوسطاتك الخاصة، وأضفت بعض أعمدة المشاعر، ومن المحتمل أنك تعلمت أشياء مثيرة للاهتمام حول معالجة النصوص الطبيعية.

اختبار ما بعد المحاضرة

التحدي

الآن بعد أن قمت بتحليل مجموعة البيانات الخاصة بك للمشاعر، حاول استخدام الاستراتيجيات التي تعلمتها في هذا المنهج (التجميع، ربما؟) لتحديد الأنماط حول المشاعر.

المراجعة والدراسة الذاتية

خذ هذه الوحدة التعليمية لتتعلم المزيد واستخدام أدوات مختلفة لاستكشاف المشاعر في النصوص.

الواجب

جرب مجموعة بيانات مختلفة

إخلاء المسؤولية:
تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator. بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية هو المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة أو هامة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة تنشأ عن استخدام هذه الترجمة.