تطوير نموذج لتحليل المشاعر باستخدام تقنيات تعلم الآلة

قمت بتطوير نموذج متقدم باستخدام تقنيات تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية لتحليل المشاعر في النصوص. استخدمت مجموعة متنوعة من البيانات والمعلومات لضمان دقة عالية في التحليل. النموذج يتيح فهم السياق والعواطف بشكل شامل، مما يساهم في تحسين فهم المحتوى عبر الوسائط الرقمية.

الميزات الرئيسية :

تصنيف النص Text Classification : يصنف النموذج النص إلى فئات مشاعر مختلفة ، مثل الإيجابية أو السلبية أو المحايدة ، باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.

ميزة استخراج Feature Extraction : تحديد السمات والأنماط ذات الصلة داخل النص التي تساهم في تحليل المشاعر ، مما يعزز فهم النموذج للغة الدقيقة.

تقنيات معالجة اللغة الطبيعية: دمج تقنيات البرمجة اللغوية العصبية NLP للمعالجة المسبقة للنص ، والترميز ، والتعامل مع الفروق اللغوية الدقيقة ، مما يعزز قدرة النموذج على فهم السياق.

التقنيات المستخدمة:

Python

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Natural Language Processing (NLP)

Support Vector Machines (SVM)

Naive Bayes

Jupyter Notebooks

Pandas

NumPy

Matplotlib

Seaborn

NLTK

Word Embeddings

RESTful APIs