Auto Complete NLP

Auto-Complete NLP Project

طورّت نظام إكمال تلقائي (Auto-complete) ذكي يعتمد على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، يهدف إلى تحسين تجربة الكتابة من خلال اقتراح الكلمات أو الجمل التالية بناءً على السياق المدخل.

تم استخدام نماذج لغوية مبنية على n-grams بالإضافة إلى تقنيات متقدمة مثل LSTM وTransformer-based models (مثل GPT-2) لتحسين دقة التنبؤ بالسياق.

المميزات:

دعم التنبؤ بالكلمات التالية بناءً على إدخال المستخدم بشكل لحظي.

إمكانية تخصيص النموذج ليتعلم من نصوص مجال محدد (مثل المقالات الطبية أو التقنية).

تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات ضخمة من النصوص باستخدام مكتبات مثل TensorFlow/Keras أو Hugging Face Transformers.

دعم اللغة العربية والإنجليزية مع معالجة لغوية أولية (Tokenization, Lemmatization).

التقنيات المستخدمة:

Python, PyTorch / TensorFlow

NLP Libraries: NLTK, spaCy, Transformers

Streamlit (لواجهة المستخدم التجريبية)

Jupyter Notebooks لتحليل البيانات والتجارب

النتائج:

النموذج حقق دقة تنبؤ عالية تجاوزت baseline التقليدي (n-gram).

تم استخدامه في تطبيق تجريبي لتسريع الكتابة وتحسين كفاءة المستخدمين في تحرير النصوص