Sentiment_Analysis_on_Social_Media_Posts_with_LSTM

تحليل المشاعر للنصوص باستخدام الشبكات العصبية LSTM

أنا متخصص في تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر في النصوص، خاصة النصوص المستخلصة من وسائل التواصل الاجتماعي، مراجعات العملاء، أو المقالات الإخبارية. قمت بتصميم نموذج ذكاء اصطناعي يعتمد على تقنيات Long Short-Term Memory (LSTM) لتحليل النصوص وتصنيفها بدقة وفقًا لمشاعرها (إيجابية، سلبية، أو محايدة).

المهام التي أقدمها:

إجراء تحليل استكشافي للبيانات (EDA) للكشف عن الأنماط ومعالجة البيانات المفقودة أو المتطرفة.

تنظيف النصوص وتجهيزها باستخدام تقنيات متقدمة مثل Tokenization وWord Embeddings (Word2Vec أو GloVe).

تصميم وتطوير شبكات عصبية من نوع LSTM باستخدام TensorFlow أو PyTorch.

تحسين النموذج من خلال ضبط المعمارية ومعاملات التدريب لتحقيق أعلى دقة.

تقييم الأداء باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy)، الدقة النوعية (Precision)، الاستدعاء (Recall)، وF1 Score.

تقديم تصور للنتائج باستخدام مصفوفات الالتباس لفهم أداء النموذج في كل فئة.

مزايا خدماتي:

تقديم نماذج دقيقة وفعالة تعتمد على أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي.

القدرة على التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة.

تحسين أداء النموذج لضمان معالجة النصوص الطويلة والمعقدة بدقة.

تقديم تقارير مفصلة حول النتائج والأداء النهائي للنموذج.

التقنيات المستخدمة:

Python (مع مكتبات مثل Pandas، NumPy، TensorFlow، PyTorch).

تقنيات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

أدوات تحليل البيانات وتصويرها.

نتيجة العمل:

نموذج تحليل مشاعر مخصص ومُحسن يساعدك على اتخاذ قرارات مبنية على البيانات ويُعزز فهمك لمشاعر المستخدمين والعملاء.