نظام إدارة صالة رياضية Gym Management System

ويهدف إلى تحليل النصوص وفهم المشاعر أو الآراء الموجودة فيها.

يعتمد هذا المجال على خوارزميات تعلم الآلة أو التعلم العميق لتحليل النصوص مثل التعليقات أو المراجعات أو المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، ثم تصنيفها عادةً إلى مشاعر إيجابية أو سلبية أو محايدة.

يبدأ المشروع عادةً بمرحلة تنظيف البيانات النصية مثل إزالة علامات الترقيم والكلمات غير المهمة، ثم تحويل الكلمات إلى تمثيل رقمي باستخدام تقنيات مثل Tokenization وWord Embedding. بعد ذلك يتم تدريب نموذج تعلم آلة أو شبكة عصبية مثل RNN أو LSTM للتعرف على الأنماط الموجودة في النصوص.

يستخدم تحليل المشاعر في العديد من المجالات مثل:

تحليل آراء العملاء حول المنتجات والخدمات

متابعة ردود فعل المستخدمين على وسائل التواصل الاجتماعي

تقييم المراجعات في المتاجر الإلكترونية

دعم الشركات في اتخاذ القرارات بناءً على آراء المستخدمين

ويُعد Sentiment Analysis من أكثر مشاريع الذكاء الاصطناعي انتشارًا لأنه يجمع بين تحليل البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة لاستخراج معلومات مفيدة من النصوص.