Spam detector by using NLP and ML models

قمت بتطوير نظام ذكي للكشف عن الرسائل المزعجة (Spam) باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP). يهدف هذا المشروع إلى تصنيف الرسائل النصية إلى فئتين: رسائل مزعجة (Spam) ورسائل عادية (Ham)، مما يساهم في تقليل الرسائل غير المرغوب فيها وتحسين تجربة المستخدم.

تفاصيل المشروع:

تم استخدام مجموعة بيانات تحتوي على رسائل نصية مصنفة مسبقًا.

تم تطبيق خطوات معالجة نصوص مثل: إزالة الرموز، تحويل الحروف إلى صغيرة، إزالة الكلمات الشائعة (stop words)، والتقطيع (tokenization).

استخدمت تقنيات تحويل النص إلى تمثيل عددي مثل TF-IDF أو CountVectorizer.

تم تدريب النموذج باستخدام خوارزميات تعلم الآلة مثل:

Naive Bayes, Logistic Regression أو Support Vector Machine (SVM).

تم تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل: الدقة (Accuracy)، الدقة النوعية (Precision)، والاستدعاء (Recall).

نتائج المشروع:

حقق النموذج دقة عالية في التنبؤ بنوع الرسائل، مما يدل على فعاليته في تصنيف الرسائل المزعجة بدقة وموثوقية.