(Sentiment Analysis – NLP & Transformer Models)

Sentiment Analysis Tool هو مشروع يهدف لتحليل مشاعر النصوص (إيجابي، سلبي، محايد) من مراجعات العملاء باستخدام تقنيات الـ NLP.

الفكرة الأساسية هي استخراج الانطباع العام من التعليقات لمساعدة الشركات على تقييم رضا العملاء بشكل أسرع وأكثر دقة.

المزايا الأساسية

تحليل النصوص باستخدام خوارزميات NLTK (VADER) لتحديد المشاعر بشكل تقليدي.

استخدام نموذج RoBERTa (cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment) لتقديم دقة أعلى في تصنيف المشاعر.

عرض البيانات من خلال رسوم بيانية (Bar charts & Pairplots) توضح العلاقة بين تقييمات العملاء (1–5) والمشاعر المستخرجة.

دمج نتائج VADER وRoBERTa لمقارنة دقة النماذج التقليدية مقابل الحديثة.

مكونات المشروع

Python (Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn) لتحليل البيانات واستكشافها.

NLTK (VADER Sentiment Analyzer) لاستخراج المشاعر باستخدام Lexicon-based approach.

HuggingFace Transformers (RoBERTa) لتصنيف النصوص بدقة أعلى باستخدام نماذج التعلم العميق.

Visualization لعرض نتائج التحليل عبر مخططات ورسوم إحصائية.

الفائدة

يوفر وسيلة لفهم مشاعر العملاء من آلاف المراجعات بشكل سريع.

يوضح قوة النماذج الحديثة (Transformers) مقارنة بالطرق التقليدية.

يساعد الشركات على اتخاذ قرارات تسويقية وخدمية مبنية على البيانات.