بناء نموذج لتحليل المشاعر في النصوص العربية باستخدام تقنية BERT

قمت في هذا المشروع ببناء نموذج متقدم لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) بهدف تحليل وتصنيف النصوص العربية وتحديد المشاعر الكامنة فيها (إيجابية أو سلبية). يعتبر فهم اللغة العربية تحدياً فريداً في مجال الذكاء الاصطناعي، وهذا المشروع يثبت القدرة على التعامل مع تعقيداتها بفعالية.

إعداد البيانات: قمت بتنظيف ومعالجة مجموعة بيانات نصية باللغة العربية، وتجهيزها لتكون متوافقة مع متطلبات النماذج اللغوية الحديثة.

بناء النموذج: استخدمت أحد أقوى النماذج اللغوية وهو BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)، وتحديداً نسخة مدربة مسبقاً على اللغة العربية، لضمان فهم عميق لسياق الكلمات والجمل.

التدريب والضبط (Fine-tuning): قمت بعملية "ضبط دقيق" للنموذج ليتخصص في مهمة تحليل المشاعر على مجموعة البيانات المستخدمة، مما أدى إلى تحقيق نتائج دقيقة وموثوقة.

التقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

مكتبات التعلم العميق: TensorFlow, Keras

مكتبات معالجة اللغات: Transformers by Hugging Face, PyArabic

مكتبات تحليل البيانات: Pandas, NumPy, Scikit-learn

النتائج:

أظهر النموذج قدرة عالية على فهم الفروق الدقيقة في اللغة العربية وتصنيف المشاعر بدقة، مما يفتح الباب لاستخدامات تجارية هامة مثل تحليل آراء العملاء حول المنتجات أو مراقبة سمعة العلامات التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي.