NLP Exploration: Analyzing User Sentiment from Tweets

هذا الملف (f1.ipynb) مختلف عن الملف السابق؛ فهو يركز على تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) ومعالجة النصوص البرمجية لبيانات مستخرجة من منصة "إكس" (تويتر سابقاً).

إليك مقترحات لعنوان المشروع والوصف بالعربية لرفعه على "مستقل":

أولاً: العناوين المقترحة (بالإنجليزي - لرفع قيمة العمل):

Twitter Sentiment Analysis & Text Mining Case Study

Social Media Data Analysis: Sentiment Trends & Text Processing

NLP Exploration: Analyzing User Sentiment from Tweets

ثانياً: وصف المشروع باللغة العربية:

عنوان المشروع: تحليل مشاعر مستخدمي مواقع التواصل الاجتماعي باستخدام Python

وصف المشروع: في هذا المشروع، قمت بالعمل على مجموعة بيانات ضخمة من التغريدات لإجراء تحليل دقيق لمشاعر المستخدمين (Sentiment Analysis)، وتحويل النصوص غير المهيكلة إلى رؤى بيانية مفهومة. تضمن المشروع الخطوات التالية:

تنظيف ومعالجة النصوص (Text Preprocessing): استخدام مكتبات البرمجة لتنظيف التغريدات من الرموز، الروابط، والكلمات غير المؤثرة (Stop Words) لتهيئتها للتحليل.

تحليل المشاعر (Sentiment Classification): تصنيف التغريدات إلى مشاعر إيجابية وسلبية لدراسة انطباعات المستخدمين.

استخراج الخصائص النصية: تحليل أطوال التغريدات والعلاقة بين طول النص ونوع الشعور المكتوب.

التمثيل البياني المتقدم (Data Visualization): استخدام مكتبات Seaborn و Matplotlib لإنشاء رسوم بيانية توضح توزيع المشاعر (مثل الـ Boxplot والـ Countplot) لمقارنة أداء البيانات بشكل بصري احترافي.

تحليل الكلمات الأكثر تكراراً: دراسة الكلمات المفتاحية الأكثر تأثيراً في تحديد التوجه العام للمستخدمين.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python.

المكتبات الأساسية: Pandas للتلاعب بالبيانات.

المكتبات البيانية: Seaborn و Matplotlib لتمثيل النتائج.

معالجة اللغات الطبيعية: NLTK و Re لتنظيف وتجهيز النصوص.

ثالثاً: تعليقات مقترحة للصور (عند رفعها في معرض الأعمال):

تحت صورة توزيع المشاعر (Countplot): "رسم بياني يوضح التوازن بين الآراء الإيجابية والسلبية في مجموعة البيانات."

تحت صورة (Boxplot) الخاصة بطول التغريدة: "تحليل العلاقة الإحصائية بين طول التغريدة ونوع الشعور للتأكد من وجود أنماط محددة في سلوك المستخدمين."