Sentiment Analysis on Airline Tweets

Sentiment Analysis on Airline Tweets | الفئة: Data Analysis, Natural Language Processing (NLP)

المشكلة

شركات الطيران تتلقى آلاف التغريدات يوميًا من العملاء، ويصعب تحليلها يدويًا لقياس مستوى Customer Satisfaction واستخراج Trends قابلة للتطبيق.

الحل

تم بناء Sentiment Analysis Pipeline كامل لتصنيف التغريدات إلى Positive, Neutral, Negative. شمل الحل مراحل Data Preprocessing، Feature Engineering، تدريب نموذج باستخدام scikit-learn، وتقييم النتائج من خلال مقاييس الدقة، بالإضافة إلى Visualization عبر الرسوم البيانية.

الخصائص:

Data Preprocessing يشمل: Tokenization, Stopword Removal, Stemming/Lemmatization, Vectorization.

Machine Learning Classification باستخدام scikit-learn.

تقييم النموذج عبر Accuracy, Precision, Recall, F1-score.

Data Visualization باستخدام Matplotlib وSeaborn لإظهار توزيع المشاعر.

تصميم Modular Pipeline قابل لإعادة الاستخدام في مجالات أخرى.

التقنيات المستخدمة

Python, Pandas, NLTK, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn

النتائج

تم الوصول إلى دقة عالية في التصنيف 70%. كما أوضحت التصورات الرسومية اتجاهات المشاعر لدى العملاء، وهو ما يوفر رؤى عملية تساعد في تحسين تجربة العميل.