Sentiment Analysis Model for Text & File Processing

الموديل عبارة عن نظام تحليل مشاعر (Sentiment Analysis) مطوّر باستخدام تقنيات NLP، وظيفتو تحليل النصوص المكتوبة والتعرف على طبيعة الإحساس الموجود فيها.

خصائصه:

•يحدد ما إذا كان النص:

•إيجابي (Positive)

•سلبي (Negative)

•محايد / عادي (Neutral)

•ممكن يتوسع ليصنّف مشاعر أكتر (فرح، حزن، غضب، خوف، دهشة… إلخ) بناءً على التدريب.

•الموديل قابل للتخصيص: يعني لو دربتو على بيانات خاصة (مثلاً كلام العملاء في شركة)، حيقدر يديك تصنيف دقيق حسب طبيعة المجال.

⸻

آلية العمل:

1.يدخل النص (مثال: “الخدمة كانت ممتازة”).

2.الموديل يحللو ويقارنوا بالأنماط اللي اتدرّب عليها.

3.المخرجات: نسبة مئوية لكل إحساس أو تصنيف.

•مثال: إيجابي (85%)، سلبي (5%)، محايد (10%).

⸻

الاستخدامات:

•تحليل مراجعات العملاء (Reviews).

•مراقبة التفاعل في السوشيال ميديا.

•تطوير Chatbots تستجيب حسب مزاج المستخدم.

•أبحاث في علم النفس والسلوكيات.

ملاحظة:-

الموديل ما يشتغل بس على جملة واحدة، بل كمان يقرأ ملف كامل (مثلاً CSV أو Excel أو TXT) فيه نصوص كتيرة، ويعمل:

1.تحليل كل النصوص الموجودة في الملف.

2.إضافة نتيجة التصنيف (إيجابي / سلبي / محايد) جنب كل نص.

3.إخراج ملف جديد (CSV أو Excel) يحتوي على النصوص + التصنيفات