نظام تحليل المشاعر باستخدام نموذج ALBERT

عملت مع الفريق على تطوير نظام لتحليل المشاعر يعتمد على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق باستخدام نموذج ALBERT (A Lite BERT). المشروع يهدف إلى تصنيف النصوص إلى إيجابية أو سلبية بشكل دقيق، مع توفير واجهة رسومية تسمح للمستخدمين بكتابة النصوص ورؤية التوقعات بشكل تفاعلي.

أبرز المميزات:

معالجة البيانات النصية (تنظيف، تجزئة، واستخراج الجذور).

تدريب نموذج ALBERT من مكتبة Transformers على بيانات IMDB.

استخدام التحقق المتقاطع (Cross-Validation) لتقييم الأداء.

توفير رسوم بيانية لعرض النتائج مثل دقة النموذج وخسارة التدريب.

واجهة رسومية بسيطة باستخدام tkinter لإدخال النصوص والحصول على التوقعات.

نتائج المشروع:

دقة تصل إلى 87.7% مع نتائج قوية في المقاييس الأخرى (Precision, Recall, F1 Score).

تجربة استخدام عملية وسهلة من خلال الواجهة الرسومية.

التقنيات المستخدمة:

Python

مكتبة Hugging Face Transformers

NLTK و Scikit-learn

PyTorch

Tkinter (لواجهة المستخدم)

Matplotlib (للتصورات البيانية)