Full-NLP for restaurant review by Ai
تفاصيل العمل
### ١. جمع البيانات:
- جمع بيانات تقييمات المطاعم من مصادر مثل يلب أو كاجل.
### ٢. معالجة البيانات:
- تنظيف وتقسيم النصوص وإزالة الكلمات الزائدة وتطبيع النصوص.
### ٣. تحليل البيانات التحليلية:
- تحليل توزيع التقييمات وتصوير الكلمات الشائعة في التقييمات.
### ٤. هندسة السمات:
- استخراج سمات مثل تردد الكلمات ونقاط TF-IDF أو تضمينات الكلمات.
### ٥. اختيار النموذج والتدريب:
- اختيار نماذج معالجة اللغة الطبيعية (مثل BoW، TF-IDF، تضمينات الكلمات) وتدريبها باستخدام خوارزميات مختلفة.
- تحسين المعلمات وتقييم أداء النموذج.
### ٧. نشر النموذج:
- تطوير واجهة مستخدم (تطبيق ويب أو واجهة برمجة تطبيقات) لإدخال التقييمات واستقبال توقعات المشاعر.
- نشر النموذج المدرب ومراقبة الأداء بشكل مستمر.
### ٩. الصيانة والتحديثات:
- تحديث مجموعة البيانات بانتظام وإعادة تدريب النموذج للتكيف مع التغييرات.
هذا النهج المبسط يوضح الخطوات الرئيسية المتضمنة في تطوير مشروع NLP لتحليل المشاعر في تقييمات المطاعم.