كشف الرسائل العشوائية باستخدام NLP

المراحل:

جمع البيانات: البحث عن مجموعات بيانات مفتوحة المصدر تحتوي على رسائل مصنفة مسبقًا (مثل "هام" و"سبام").

تنظيف البيانات: استخدام تقنيات معالجة النصوص لتنظيف البيانات، مثل إزالة التكرار والكلمات غير المفيدة.

تحويل النصوص: استخدام أدوات مثل TF-IDF أو Word2Vec لتحويل النصوص إلى صيغ عددية يمكن للنموذج فهمها.

بناء النموذج: اختيار خوارزمية مناسبة، مثل Naive Bayes أو SVM، وتدريب النموذج باستخدام مكتبات مثل Scikit-learn أو TensorFlow.

تقييم الأداء: استخدام معايير مثل دقة النموذج أو F1-score لتقييم الأداء وتحسين النموذج حسب الحاجة.

النشر: بناء واجهة مستخدم بسيطة باستخدام Flask أو FastAPI لتمكين المستخدم من فحص الرسائل.

الأدوات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

مكتبات: Pandas، Scikit-learn، NLTK، TensorFlow

بيئة البرمجة: Jupyter Notebook أو VS Code

واجهة المستخدم: Flask أو FastAPI

إذا كنت بحاجة لتوصيف المزيد من المشاريع أو إضافة تفاصيل أخرى، فلا تتردد في طلب ذلك!