Amazon Reviews Sentiment Analysis

نموذج تعلم عميق (LSTM) لتحليل المشاعر بدقة %94 باستخدام بيانات أمازون، مع إمكانية تخصيصه لأي نصوص أو مراجعات أخرى مثل (تويتر – فيسبوك – تعليقات العملاء).

البيانات: Dataset ضخم من Amazon Reviews (بصيغة bz2).

المعالجة المسبقة:

تنظيف النصوص (إزالة الرموز الخاصة، تحويل لحروف صغيرة، إلخ).

تمثيل الكلمات بـ Tokenizer + Padding.

توزيع البيانات Train/Test.

الـ Visualization:

Countplot لتوزيع المشاعر (إيجابي / سلبي).

WordCloud للكلمات الأكثر شيوعًا.

النموذج:

Embedding Layer.

طبقتين LSTM مع SpatialDropout.

Dense Layer بالـ softmax لتصنيف ثنائي (إيجابي / سلبي).

التدريب:

Optimizer = Adam.

Loss = SparseCategoricalCrossentropy.

ModelCheckpoint لحفظ أفضل نسخة من الموديل.

حقق 94% accuracy في تصنيف المراجعات إلى (إيجابي / سلبي).

تم اختبار الموديل على بيانات جديدة (Test Set) وأثبت كفاءة ممتازة.

التقارير المخرجة:

Confusion Matrix لقياس أخطاء التصنيف.

Classification Report (Precision, Recall, F1-score).

WordCloud لتوضيح الكلمات الأكثر شيوعًا في المراجعات.