Sentiment Analysis with RNN and LSTM on Yelp Polarity Dataset

وصف المشروع

مشروع تحليل مشاعر النصوص يهدف إلى تصنيف آراء العملاء إلى إيجابية أو سلبية باستخدام تقنيات التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. تم بناء النموذج بالاعتماد على شبكات RNN و LSTM وتدريبه على بيانات تقييمات حقيقية من Yelp للوصول إلى نتائج دقيقة قابلة للتطبيق العملي.

مميزات المشروع

تصنيف دقيق لمشاعر العملاء اعتمادًا على سياق النص

استخدام نموذج LSTM القادر على التعامل مع النصوص الطويلة بكفاءة

أتمتة تحليل التقييمات النصية وتوفير الوقت والجهد

قابل للتطوير والعمل على أي نوع من البيانات النصية

مناسب للتطبيقات التجارية وأنظمة دعم القرار

الأدوات المستخدمة

Python

TensorFlow / Keras

Hugging Face Datasets

NumPy

تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (Tokenization – Padding – Text Cleaning)

خطوات التنفيذ:

تحميل بيانات Yelp الخاصة بتقييمات العملاء

تنظيف النصوص ومعالجتها

تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام Tokenizer

بناء نموذج RNN ونموذج LSTM

تدريب النموذج وتقييم دقته

مقارنة النتائج واختيار النموذج الأفضل