Bilingual-Sentiment-Analysis-Bridging-Language-and-Emotion

يهدف مشروع تحليل المشاعر ثنائي اللغة (Bilingual Sentiment Analysis) إلى بناء نموذج ذكي قادر على فهم وتحليل المشاعر في النصوص المكتوبة بلغتين (العربية والإنجليزية)، من خلال تصنيفها إلى فئات مثل إيجابية، سلبية، أو محايدة.

يعتمد المشروع على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وخوارزميات التعلم العميق (Deep Learning) لاستخراج الأنماط اللغوية ودلالات الكلمات عبر اللغتين، مما يعزز قدرة النظام على التعامل مع النصوص المختلطة المنتشرة على وسائل التواصل الاجتماعي.

تم في هذا المشروع تنفيذ المراحل التالية:

تنظيف ومعالجة البيانات النصية باللغتين (إزالة الرموز، التشكيل، الترجمة الجزئية).

تمثيل النصوص عددياً باستخدام تقنيات مثل Word Embeddings وTF-IDF.

بناء نموذج تصنيف المشاعر باستخدام خوارزميات مثل LSTM أو BERT متعدد اللغات (mBERT).

تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) وF1-Score.

يساهم هذا المشروع في تطوير أدوات ذكاء اصطناعي تفهم التفاعل البشري عبر لغات متعددة، مما يجعله مفيداً لتطبيقات مثل تحليل آراء المستخدمين، مراقبة العلامات التجارية، وخدمة العملاء في البيئات متعددة اللغات.