Toxic comment classification (NLP project)

تصنيف التعليقات السامة هو مهمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تهدف إلى تحديد وتصنيف التعليقات الضارة أو المسيئة أو غير المناسبة في النصوص. في سياق اللغة العربية، تتطلب هذه المهمة التعامل مع تعقيدات اللغة مثل التنوع في اللهجات، والغنى الصرفي، والحركات.

يهدف هذا التصنيف إلى تطوير نموذج يمكنه اكتشاف المحتوى السام بدقة في النصوص العربية، والذي قد يشمل خطاب الكراهية، الألفاظ النابية، أو الهجمات الشخصية، مع التمييز بين التعليقات السلبية والتعليقات العادية. يتطلب هذا العمل معالجة مسبقة للبيانات، مثل تقسيم النصوص (Tokenization)، التطبيع (Normalization)، والتجذير (Stemming) لمعالجة تحديات اللغة. غالبًا ما تُستخدم نماذج التعلم الآلي أو تقنيات التعلم العميق، مثل النماذج المستندة إلى المحولات (Transformers) مثل BERT أو AraBERT، لتحقيق نتائج دقيقة.

تُستخدم تقنية تصنيف التعليقات السامة بالعربية في تطبيقات مثل مراقبة المحتوى على منصات التواصل الاجتماعي والمنتديات والمجتمعات الرقمية، لتعزيز التفاعل الصحي وتقليل انتشار المحتوى الضار.