تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

قمت بتطوير نموذج ذكاء اصطناعي يقوم بتحليل النصوص المكتوبة وتحديد المشاعر المرتبطة بها (إيجابية – سلبية – حيادية).

المشروع يمكن استخدامه في تحليل آراء العملاء على شبكات التواصل الاجتماعي، تقييمات المنتجات، أو ملاحظات المستخدمين.

ما يميز المشروع:

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تنظيف البيانات النصية ومعالجتها (إزالة الرموز، التوقفية، التشكيل).

تمثيل النصوص: استخدام تقنيات مثل Word2Vec وTF-IDF بالإضافة إلى نماذج Transformers (BERT, AraBERT) للحصول على فهم أعمق للغة.

نماذج تصنيف متقدمة: تدريب خوارزميات تعلم عميق (LSTM, CNN for text) للحصول على نتائج دقيقة.

تطبيق عملي: واجهة بسيطة تتيح إدخال النصوص والحصول على التنبؤ بالمشاعر مباشرة.

هذا المشروع يعكس خبرتي في:

Natural Language Processing (NLP)

Deep Learning for Text

تحليل بيانات العملاء