يبحث الناشرون الرقميون باستمرار عن طرق لتبسيط وأتمتة تدفقات عمل الوسائط الخاصة بهم من أجل إنشاء ونشر محتوى جديد بأسرع ما يمكن.
يمكن أن يكون لدى الناشرين مستودعات تحتوي على ملايين الصور، ومن أجل توفير المال، يجب أن يكونوا قادرين على إعادة استخدام هذه الصور عبر المقالات. يمكن أن يكون العثور على الصورة التي تتطابق بشكل أفضل مع مقال في مستودعات بهذا المقياس مهمة يدوية متكررة وتستغرق وقتًا طويلاً ويمكن تشغيلها تلقائيًا. ويعتمد أيضًا على وضع العلامات بشكل صحيح على الصور الموجودة في المستودع، والتي يمكن أيضًا تشغيلها تلقائيًا (للاطلاع على قصة نجاح العميل، راجع Aller Media تحقق النجاح مع KeyCore وAWS).
في هذا المنشور ، نوضح كيفية الاستخدام الأمازون إعادة الاعتراف, أمازون سيج ميكر جومب ستارتو خدمة Amazon OpenSearch لحل هذه المشكلة التجارية. يُسهل Amazon Rekognition إضافة إمكانية تحليل الصور إلى تطبيقاتك دون الحاجة إلى أي خبرة في التعلم الآلي (ML) ويأتي مزودًا بواجهات برمجة التطبيقات المتنوعة لتلبية حالات الاستخدام مثل اكتشاف الكائنات والإشراف على المحتوى واكتشاف الوجه وتحليله والتعرف على النصوص والمشاهير، والتي نستخدمها في هذا المثال. SageMaker JumpStart هي خدمة منخفضة التعليمات البرمجية تأتي مع حلول معدة مسبقًا، وأمثلة لأجهزة الكمبيوتر المحمولة، والعديد من النماذج الحديثة المدربة مسبقًا من المصادر المتاحة للعامة والتي يسهل نشرها بنقرة واحدة في حساب AWS الخاص بك . وقد تم تجميع هذه النماذج لتكون قابلة للنشر بشكل آمن وسهل عبرها الأمازون SageMaker واجهات برمجة التطبيقات. يتيح لك SageMaker JumpStart Foundation Hub الجديد إمكانية نشر نماذج اللغات الكبيرة (LLM) بسهولة ودمجها مع تطبيقاتك. خدمة OpenSearch هي خدمة مُدارة بالكامل تجعل من السهل نشر OpenSearch وتوسيع نطاقه وتشغيله. تتيح لك خدمة OpenSearch تخزين المتجهات وأنواع البيانات الأخرى في فهرس، وتوفر وظائف غنية تتيح لك البحث عن المستندات باستخدام المتجهات وقياس الارتباط الدلالي، وهو ما نستخدمه في هذا المنشور.
الهدف النهائي من هذا المنشور هو إظهار كيف يمكننا عرض مجموعة من الصور المشابهة لغويًا لبعض النصوص، سواء كان ذلك مقالًا أو ملخصًا تلفزيونيًا.
تعرض لقطة الشاشة التالية مثالاً على أخذ مقالة صغيرة كمدخل بحث، بدلاً من استخدام الكلمات الرئيسية، والقدرة على عرض صور متشابهة لغويًا.
نظرة عامة على الحل
وينقسم الحل إلى قسمين رئيسيين. أولاً، يمكنك استخراج بيانات تعريف التسمية والمشاهير من الصور، باستخدام Amazon Rekognition. يمكنك بعد ذلك إنشاء تضمين للبيانات الوصفية باستخدام LLM. يمكنك تخزين أسماء المشاهير وتضمين بيانات التعريف في خدمة OpenSearch. في القسم الرئيسي الثاني، لديك واجهة برمجة التطبيقات (API) للاستعلام عن فهرس خدمة OpenSearch الخاص بك للصور باستخدام إمكانات البحث الذكي في OpenSearch للعثور على الصور المشابهة لغويًا للنص الخاص بك.
يستخدم هذا الحل خدماتنا المستندة إلى الأحداث أمازون إيفينت بريدج, وظائف خطوة AWSو AWS لامدا لتنسيق عملية استخراج البيانات التعريفية من الصور باستخدام Amazon Rekognition. ستقوم Amazon Rekognition بإجراء استدعاءين لواجهة برمجة التطبيقات (API) لاستخراج التسميات والمشاهير المعروفين من الصورة.
واجهة برمجة تطبيقات Amazon Rekognition للكشف عن المشاهير، يقوم بإرجاع عدد من العناصر في الاستجابة. لهذا المنصب، يمكنك استخدام ما يلي:
- الاسم والمعرف وعناوين URL - اسم المشاهير ومعرف Amazon Rekognition الفريد وقائمة عناوين URL مثل IMDb للمشهور أو رابط Wikipedia لمزيد من المعلومات.
- مطابقة الثقة - درجة ثقة المطابقة التي يمكن استخدامها للتحكم في سلوك واجهة برمجة التطبيقات (API). نوصي بتطبيق حد مناسب لهذه النتيجة في طلبك لاختيار نقطة التشغيل المفضلة لديك. على سبيل المثال، من خلال تعيين حد بنسبة 99%، يمكنك إزالة المزيد من النتائج الإيجابية الخاطئة ولكن قد تفوت بعض التطابقات المحتملة.
في استدعاء API الثاني الخاص بك، واجهة برمجة تطبيقات الكشف عن الملصقات الخاصة بـ Amazon Rekognition، يقوم بإرجاع عدد من العناصر في الاستجابة. يمكنك استخدام ما يلي:
المفهوم الرئيسي في البحث الدلالي هو التضمين. تضمين الكلمة هو تمثيل عددي لكلمة أو مجموعة من الكلمات، في شكل متجه. عندما يكون لديك العديد من المتجهات، يمكنك قياس المسافة بينها، وتكون المتجهات المتقاربة في المسافة متشابهة لغويًا. لذلك، إذا قمت بإنشاء تضمين لجميع البيانات الوصفية لصورك، ثم قمت بإنشاء تضمين للنص الخاص بك، سواء كان ذلك مقالًا أو ملخصًا تلفزيونيًا على سبيل المثال، باستخدام نفس النموذج، فيمكنك بعد ذلك العثور على صور مشابهة لغويًا لصورك النص المعطى.
هناك العديد من النماذج المتوفرة في SageMaker JumpStart لإنشاء عمليات التضمين. لهذا الحل، يمكنك استخدام GPT-J 6B Embedding من وجه يعانق. إنها تنتج عمليات تضمين عالية الجودة ولديها أحد أفضل مقاييس الأداء وفقًا لـ Hugging Face's نتائج التقييم. أمازون بيدروك هو خيار آخر، لا يزال قيد المعاينة، حيث يمكنك اختيار نموذج Amazon Titan Text Embeddings لإنشاء التضمينات.
يمكنك استخدام نموذج GPT-J المدرب مسبقًا من SageMaker JumpStart لإنشاء تضمين للبيانات التعريفية للصورة وتخزينها كملف ناقل ك-NN في فهرس خدمة OpenSearch لديك، بالإضافة إلى اسم المشاهير في حقل آخر.
الجزء الثاني من الحل هو إعادة أفضل 10 صور للمستخدم والتي تتشابه لغويًا مع النص الخاص به، سواء كان ذلك مقالًا أو ملخصًا تلفزيونيًا، بما في ذلك أي مشاهير إن وجد. عند اختيار صورة لمرافقة مقال، فإنك تريد أن يكون للصورة صدى مع النقاط ذات الصلة من المقالة. يستضيف SageMaker JumpStart العديد من نماذج التلخيص التي يمكن أن تأخذ نصًا طويلًا وتختصره إلى النقاط الرئيسية من النص الأصلي. بالنسبة لنموذج التلخيص، يمكنك استخدام مختبرات AI21 تلخيص النموذج. يوفر هذا النموذج ملخصات عالية الجودة للمقالات الإخبارية ويمكن أن يحتوي النص المصدر على ما يقرب من 10,000 كلمة، مما يسمح للمستخدم بتلخيص المقالة بأكملها دفعة واحدة.
لاكتشاف ما إذا كان النص يحتوي على أي أسماء، من المحتمل أن تكون مشاهير معروفين، تستخدمه فهم الأمازون والتي يمكن استخراجها الكيانات الرئيسية من سلسلة نصية. يمكنك بعد ذلك التصفية حسب كيان الشخص، الذي تستخدمه كمعلمة بحث عن الإدخال.
ثم تأخذ المقالة الملخصة وتقوم بإنشاء تضمين لاستخدامه كمعلمة بحث إدخال أخرى. من المهم ملاحظة أنك تستخدم نفس النموذج المنشور على نفس البنية الأساسية لإنشاء تضمين المقالة كما فعلت مع الصور. ثم تستخدم بالضبط k-NN مع البرنامج النصي للتسجيل بحيث يمكنك البحث عن طريق حقلين: أسماء المشاهير والمتجه الذي التقط المعلومات الدلالية للمقال. الرجوع إلى هذا المنصب، شرح إمكانات قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بخدمة Amazon OpenSearch Serviceحول قابلية تطوير البرنامج النصي للنقاط وكيف يمكن أن يؤدي هذا النهج في الفهارس الكبيرة إلى فترات استجابة عالية.
تجول
يوضح الرسم البياني التالي بنية الحل.
بعد التسميات المرقمة:
- يمكنك تحميل صورة إلى الأمازون S3 دلو
- أمازون إيفينت بريدج يستمع إلى هذا الحدث، ثم يقوم بتشغيل وظيفة خطوة AWS
- تأخذ وظيفة الخطوة إدخال الصورة، وتستخرج العلامة والبيانات الوصفية للمشاهير
- • AWS لامدا تأخذ الوظيفة البيانات الوصفية للصورة وتقوم بإنشاء تضمين
- • لامدا تقوم الدالة بعد ذلك بإدراج اسم المشاهير (إن وجد) والتضمين كمتجه k-NN في فهرس خدمة OpenSearch
- الأمازون S3 يستضيف موقع ويب ثابتًا بسيطًا، يخدمه الأمازون CloudFront توزيع. تسمح لك واجهة المستخدم الأمامية (UI) بالمصادقة باستخدام التطبيق أمازون كوجنيتو للبحث عن الصور
- يمكنك إرسال مقال أو بعض النصوص عبر واجهة المستخدم
- آخر لامدا المكالمات الوظيفية فهم الأمازون للكشف عن أي أسماء في النص
- تقوم الوظيفة بعد ذلك بتلخيص النص للحصول على النقاط ذات الصلة من المقالة
- تقوم الوظيفة بإنشاء تضمين للمقالة الملخصة
- تقوم الوظيفة بعد ذلك بالبحث خدمة OpenSearch فهرس الصور لأي صورة تطابق اسم المشاهير وأقرب جيران k للمتجه باستخدام تشابه جيب التمام
- الأمازون CloudWatch و AWS X Ray يمنحك إمكانية المراقبة في سير العمل من النهاية إلى النهاية لتنبيهك بأي مشكلات.
استخراج وتخزين البيانات الوصفية الرئيسية للصورة
تمنحك واجهات برمجة تطبيقات Amazon Rekognition DetectLabels وRecognizeCelebrities البيانات التعريفية من صورك — تسميات نصية يمكنك استخدامها لتكوين جملة لإنشاء تضمين منها. توفر لك المقالة إدخالاً نصيًا يمكنك استخدامه لإنشاء التضمين.
إنشاء وتخزين الكلمات المضمنة
يوضح الشكل التالي رسم متجهات صورنا في مساحة ثنائية الأبعاد، حيث قمنا بتصنيف التضمينات حسب فئتها الأساسية للمساعدة البصرية.
يمكنك أيضًا إنشاء تضمين لهذه المقالة المكتوبة حديثًا، بحيث يمكنك البحث في خدمة OpenSearch عن أقرب الصور للمقالة في مساحة المتجه هذه. باستخدام خوارزمية الجيران الأقرب (k-NN)، يمكنك تحديد عدد الصور التي سيتم عرضها في نتائجك.
بتكبير الشكل السابق، يتم ترتيب المتجهات بناءً على المسافة التي تفصلها عن المقالة ثم يتم إرجاع أقرب صور K، حيث K هي 10 في هذا المثال.
توفر خدمة OpenSearch إمكانية تخزين المتجهات الكبيرة في فهرس، وتوفر أيضًا وظيفة تشغيل الاستعلامات مقابل الفهرس باستخدام k-NN، بحيث يمكنك الاستعلام باستخدام متجه لإرجاع أقرب المستندات k التي تحتوي على متجهات على مسافة قريبة باستخدام قياسات مختلفة. في هذا المثال نستخدم تشابه جيب التمام.
كشف الأسماء في المقال
يمكنك استخدام Amazon Comprehend، وهي خدمة معالجة اللغات الطبيعية (NLP) المدعمة بالذكاء الاصطناعي، لاستخراج الكيانات الرئيسية من المقالة. في هذا المثال، يمكنك استخدام Amazon Comprehend لاستخراج الكيانات والتصفية حسب كيان الشخص، والذي يقوم بإرجاع أي أسماء يمكن أن تجدها Amazon Comprehend في قصة الصحفي، مع بضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية:
في هذا المثال، قمت بتحميل صورة إلى خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3)، الذي يؤدي إلى تشغيل سير عمل حيث تقوم باستخراج البيانات الوصفية من الصورة بما في ذلك التسميات وأي مشاهير. يمكنك بعد ذلك تحويل البيانات التعريفية المستخرجة إلى تضمين وتخزين كل هذه البيانات في خدمة OpenSearch.
تلخيص المقالة وإنشاء التضمين
يعد تلخيص المقالة خطوة مهمة للتأكد من أن تضمين الكلمات يلتقط النقاط ذات الصلة بالمقالة، وبالتالي يعرض الصور التي تتوافق مع موضوع المقالة.
نموذج AI21 Labs Summarize سهل الاستخدام للغاية بدون أي مطالبة وبضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية:
يمكنك بعد ذلك استخدام نموذج GPT-J لإنشاء التضمين
ثم تقوم بالبحث في خدمة OpenSearch عن صورك
فيما يلي مثال لمقتطف من هذا الاستعلام:
تحتوي البنية على تطبيق ويب بسيط لتمثيل نظام إدارة المحتوى (CMS).
للحصول على مقالة مثال، استخدمنا المدخلات التالية:
"أحب فيرنر فوجلز السفر حول العالم بسيارته التويوتا. نرى سيارته التويوتا تظهر في العديد من المشاهد وهو يقود سيارته للذهاب لمقابلة العديد من العملاء في مدنهم الأصلية.
لا تحتوي أي من الصور على أي بيانات وصفية مع كلمة "تويوتا"، لكن دلالات كلمة "تويوتا" مرادفة للسيارات والقيادة. لذلك، باستخدام هذا المثال، يمكننا توضيح كيف يمكننا تجاوز البحث عن الكلمات الرئيسية وإرجاع الصور المتشابهة لغويًا. في لقطة الشاشة أعلاه لواجهة المستخدم، يُظهر التعليق الموجود أسفل الصورة البيانات التعريفية التي تم استخراجها بواسطة Amazon Rekognition.
يمكنك تضمين هذا الحل في ملف سير عمل أكبر حيث تستخدم البيانات الوصفية التي استخرجتها بالفعل من صورك لبدء استخدام البحث المتجه إلى جانب المصطلحات الأساسية الأخرى، مثل أسماء المشاهير، لإرجاع أفضل الصور والمستندات ذات صدى لاستعلام البحث الخاص بك.
وفي الختام
في هذا المنشور، أظهرنا كيف يمكنك استخدام Amazon Rekognition وAmazon Comprehend وSageMaker وOpenSearch Service لاستخراج البيانات التعريفية من صورك ثم استخدام تقنيات التعلم الآلي لاكتشافها تلقائيًا باستخدام البحث عن المشاهير والبحث الدلالي. وهذا مهم بشكل خاص في صناعة النشر، حيث السرعة مهمة في نشر المحتوى الجديد بسرعة وعلى منصات متعددة.
لمزيد من المعلومات حول العمل مع أصول الوسائط ، يرجى الرجوع إلى أصبحت ذكاء الوسائط أكثر ذكاءً مع Media2Cloud 3.0.
عن المؤلف
مارك واتكينز مهندس حلول ضمن فريق الإعلام والترفيه ، يدعم عملائه في حل العديد من مشاكل البيانات والتعلم الآلي. بعيدًا عن الحياة المهنية ، يحب قضاء الوقت مع أسرته ومشاهدة طفليه يكبران.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/semantic-image-search-for-articles-using-amazon-rekognition-amazon-sagemaker-foundation-models-and-amazon-opensearch-service/
- :لديها
- :يكون
- :أين
- $ UP
- 000
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 20
- 610
- 7
- a
- ماهرون
- من نحن
- فوق
- مرافقة
- وفقا
- حسابي
- في
- تضيف
- ضد
- AI
- مساعدة
- ملاحظه
- خوارزمية
- الكل
- يسمح
- على طول
- سابقا
- أيضا
- أمازون
- فهم الأمازون
- خدمة Amazon OpenSearch
- الأمازون إعادة الاعتراف
- الأمازون SageMaker
- أمازون ويب سيرفيسز
- an
- تحليل
- و
- آخر
- أي وقت
- API
- واجهات برمجة التطبيقات
- التطبيق
- تطبيق
- التطبيقات
- تطبيق
- نهج
- هندسة معمارية
- هي
- حول
- البند
- مقالات
- AS
- ممتلكات
- تعيين
- مصادقة
- أتمتة
- الآلي
- تلقائيا
- متاح
- بعيدا
- AWS
- على أساس
- BE
- كان
- سلوك
- يجري
- أفضل
- ما بين
- Beyond
- الجسدي
- الأعمال
- لكن
- by
- دعوة
- دعوات
- CAN
- قدرات
- قدرة
- القبض
- اسر
- cars
- الحالات
- الفئة
- مشاهير
- شهرة
- اختار
- اختيار
- مبوب
- انقر
- اغلاق
- سم
- الكود
- تأتي
- يأتي
- فهم
- مفهوم
- الثقة
- تحتوي على
- يحتوي
- محتوى
- بشكل متواصل
- مراقبة
- استطاع
- خلق
- زبون
- نجاح العميل
- العملاء
- البيانات
- قاعدة البيانات
- حدد
- شرح
- يوضح
- نشر
- نشر
- بكشف أو
- الكشف عن
- كشف
- فعل
- اكتشف
- مسافة
- توزيع
- منقسم
- وثائق
- محركات
- قيادة
- بسهولة
- سهل
- عناصر
- القضاء
- تضمين
- النهاية
- ترفيه
- كامل
- الكيانات
- كيان
- الحدث/الفعالية
- مثال
- خبرة
- استخراج
- مقتطفات
- الوجه
- زائف
- للعائلات
- قليل
- حقل
- مجال
- الشكل
- تصفية
- العثور على
- ويرى
- الاسم الأول
- متابعيك
- في حالة
- النموذج المرفق
- دورة تأسيسية
- جديد
- تبدأ من
- تماما
- وظيفة
- وظيفة
- إضافي
- توليد
- يولد
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الحصول على
- منح
- معطى
- يعطي
- العالم
- Go
- هدف
- تجمع
- متزايد
- يملك
- he
- مرتفع
- عالي الجودة
- له
- الصفحة الرئيسية
- المضيفين
- كيفية
- كيفية
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- محور
- ID
- if
- يوضح
- صورة
- البحث عن الصور
- صور
- أهمية
- in
- تتضمن
- بما فيه
- مؤشر
- الفهارس
- العالمية
- معلومات
- البنية التحتية
- إدخال
- إدراج
- دمج
- رؤيتنا
- ذكي
- السطح البيني
- إلى
- مسائل
- IT
- صحافي
- JPG
- جسون
- م
- القفل
- الكلمات المفتاحية
- معروف
- تُشير
- ملصقات
- مختبرات
- لانج
- لغة
- كبير
- قيادة
- تعلم
- مستوى
- الحياة
- خطوط
- LINK
- قائمة
- القليل
- LLM
- طويل
- أبحث
- أحب
- يحب
- آلة
- آلة التعلم
- الرئيسية
- جعل
- يصنع
- تمكن
- إدارة
- كتيب
- كثير
- مباراة
- مطابقة
- المسائل
- مايو..
- قياس
- قياسات
- قياس
- الوسائط
- تعرف علي
- البيانات الوصفية
- المقاييس
- ملايين
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- الاعتدال
- مال
- الأكثر من ذلك
- متعدد
- الاسم
- أسماء
- طبيعي
- معالجة اللغات الطبيعية
- حاجة
- الجيران
- جديد
- حديثا
- أخبار
- البرمجة اللغوية العصبية
- عدد
- مرقمة
- موضوع
- كشف الكائن
- of
- عروض
- on
- ONE
- منها
- طريقة التوسع
- تعمل
- خيار
- or
- طلب
- أصلي
- OS
- أخرى
- لنا
- خارج
- معلب
- المعلمة
- جزء
- خاصة
- نفذ
- أداء
- شخص
- منصات التداول
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- البوينت
- نقاط
- منشور
- محتمل
- يحتمل
- المفضل
- يقدم
- أرسال
- ابتدائي
- المشكلة
- مشاكل
- عملية المعالجة
- معالجة
- ينتج عنه
- محترف
- ويوفر
- علانية
- نشر
- الناشرين
- نشر
- الاستفسارات
- بسرعة
- المرتبة
- بسرعة
- بدلا
- اعتراف
- نوصي
- تخفيض
- الرجوع
- تكرارية
- مستودع
- مثل
- التمثيل
- رن
- صدى
- استجابة
- النتائج
- عائد أعلى
- عودة
- عائدات
- إعادة استخدام
- النوادي الثرية
- تقريبا
- يجري
- sagemaker
- نفسه
- حفظ
- التدرجية
- حجم
- مشاهد
- أحرز هدفاً
- النقاط
- سيناريو
- بحث
- البحث
- الثاني
- القسم
- أقسام
- آمن
- انظر تعريف
- دلالات
- عقوبة
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- ضبط
- إظهار
- أظهرت
- يظهر
- مماثل
- الاشارات
- عزباء
- المقاس
- أكثر ذكاء
- قصاصة
- So
- حل
- الحلول
- حل
- بعض
- مصدر
- مصادر
- الفضاء
- سرعة
- الإنفاق
- بداية
- دولة من بين الفن
- خطوة
- لا يزال
- تخزين
- متجر
- قصتنا
- صريح
- تبسيط
- خيط
- تقدم
- تحقيق النجاح
- قصة نجاح
- هذه
- مناسب
- تلخيص
- ملخص
- دعم
- بالتأكيد
- المساحة
- مرادف
- ملخص
- نظام
- أخذ
- يأخذ
- مع الأخذ
- مهمة
- فريق
- تقنيات
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- نص
- من
- أن
- •
- المصدر
- من مشاركة
- منهم
- موضوع
- then
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- عتبة
- الوقت
- استهلاك الوقت
- عملاق
- إلى
- تيشرت
- أعلى 10
- المدن
- تويوتا
- تحول
- tv
- اثنان
- نوع
- أنواع
- ui
- مع
- فريد من نوعه
- تستخدم
- مستعمل
- مستخدم
- واجهة المستخدم
- يستخدم
- استخدام
- مختلف
- جدا
- بواسطة
- تريد
- مراقبة
- طرق
- we
- الويب
- خدمات ويب
- الموقع الإلكتروني
- متى
- التي
- ويكيبيديا
- سوف
- مع
- في غضون
- بدون
- كلمة
- كلمات
- سير العمل
- سير العمل
- عامل
- مكتوب
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت