تطوير نموذج تحليل مشاعر نصي للمستخدمين باستخدام تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)

قمت بتطوير مشروع متكامل لتحليل المشاعر النصية باستخدام تقنيات تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية. شمل المشروع الخطوات التالية:

جمع وتحميل بيانات ضخمة من مصادر مثل Twitter وGoogle GoEmotions.

تنظيف وتحضير البيانات (حذف الروابط، الهاشتاغ، الكلمات غير المهمة، والتحويل إلى شكل مناسب للنماذج).

استخدام تقنيات مثل TF-IDF لتحويل النصوص إلى تمثيلات عددية قابلة للمعالجة.

تدريب نماذج تصنيف متعددة منها Logistic Regression وXGBoost، ونموذج BERT عميق لتصنيف المشاعر (مثل إيجابي، سلبي، ومحايد، بالإضافة لتصنيف متعدد المشاعر).

تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس دقيقة مثل الدقة، مصفوفة الالتباس، وتقارير التصنيف.

بناء واجهة تفاعلية باستخدام Gradio لتمكين المستخدمين من إدخال نصوص وتحليل مشاعرها مباشرة.

حفظ وتحميل النماذج لتسهيل استخدامها في تطبيقات أخرى أو بيئات الإنتاج.

أهمية المشروع:

هذا المشروع مهم جداً للشركات والمؤسسات التي تسعى لفهم آراء ومشاعر العملاء تجاه منتجاتها أو خدماتها عبر تحليل النصوص من منصات التواصل الاجتماعي مثل تويتر. من خلال معرفة المشاعر الحقيقية للمستخدمين (إيجابية، سلبية، محايدة أو مشاعر متعددة) يمكن تحسين المنتجات، تصميم حملات تسويقية فعالة، واتخاذ قرارات مبنية على بيانات دقيقة، مما يعزز من رضا العملاء ويقوي مكانة العلامة التجارية في السوق.