تحليل المشاعر باستخدام التعلم الآلي - Sentiment Analysis using Machine Learning

وصف المشروع:

يهدف مشروع تحليل المشاعر إلى تحليل البيانات النصية وتصنيفها ، مثل مراجعات العملاء أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، لتحديد المشاعر المعبر عنها فيها. الهدف هو تحديد ما إذا كان جزء معين من النص يعبر عن شعور إيجابي أو سلبي أو محايد.

يستخدم المشروع تقنيات التعلم الآلي لتدريب نموذج يمكنه تصنيف مشاعر البيانات النصية بدقة. يتضمن ذلك استخدام مجموعة بيانات معنونة ، حيث يتم تسمية كل عينة نصية بفئة المشاعر المقابلة لها. يتعلم النموذج من مجموعة البيانات هذه ويطور فهمًا للأنماط والميزات التي تشير إلى مشاعر مختلفة.

لتنفيذ هذا المشروع ، نستخدم المكتبات التالية:

مكتبات معالجة اللغة الطبيعية (NLP): توفر هذه المكتبات أدوات ووظائف متنوعة للمعالجة المسبقة للبيانات النصية وتحليلها. إنها تساعد في مهام مثل الترميز (تقسيم النص إلى كلمات أو رموز منفردة) ، والاشتقاق (اختزال الكلمات إلى شكلها الجذري) ، وإزالة كلمات التوقف (الكلمات شائعة الاستخدام التي لا تساهم كثيرًا في تحليل المشاعر).

مكتبات التعلم الآلي: تقدم هذه المكتبات خوارزميات ووظائف لبناء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها. إنها تمكننا من تنفيذ خوارزميات التصنيف ، مثل Naive Bayes أو Support Vector Machines (SVM) أو الشبكات العصبية ، والتي تُستخدم بشكل شائع لمهام تحليل المشاعر.

لغة برمجة Python: Python هي لغة برمجة متعددة الاستخدامات ومستخدمة على نطاق واسع في مجال التعلم الآلي. يوفر مجموعة غنية من المكتبات والأطر لمعالجة البيانات والمعالجة المسبقة وتطوير النماذج.

من خلال الجمع بين قوة مكتبات البرمجة اللغوية العصبية ومكتبات التعلم الآلي ولغة برمجة Python ، يمكننا بناء نظام فعال لتحليل المشاعر قادر على تصنيف النص بدقة إلى فئات مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة. يعرض هذا المشروع كفاءتك في تنفيذ تقنيات التعلم الآلي لمهام معالجة اللغة الطبيعية ، مما يجعلها إضافة قيمة إلى محفظتك.