NLP Summarization Model

قمت بتطوير نظام متكامل لتلخيص النصوص باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و التعلم الآلي بهدف تحويل النصوص الطويلة إلى ملخصات قصيرة تحافظ على أهم المعلومات والمعاني الأساسية.

تضمنت مسؤولياتي جمع البيانات النصية ومعالجتها وتنظيفها (Data Cleaning) ثم تنفيذ مراحل المعالجة المسبقة للنصوص مثل إزالة الكلمات غير المهمة، تقسيم النصوص (Tokenization)، وتحويل النصوص إلى تمثيل رقمي يمكن للنموذج التعامل معه. بعد ذلك قمت ببناء وتدريب نموذج تلخيص قادر على استخراج أو توليد أهم الجمل والمعلومات من النص الأصلي.

كما قمت بتجربة عدة أساليب وتقنيات مختلفة لتحسين جودة الملخصات، وضبط معايير النموذج (Hyperparameter Tuning) للوصول إلى أفضل أداء ممكن. شمل العمل أيضًا تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مناسبة لتقييم جودة التلخيص وضمان أن النتائج النهائية دقيقة ومترابطة وتحافظ على الفكرة الأساسية للنص.

النظام النهائي قادر على معالجة كميات كبيرة من النصوص وإنتاج ملخصات مفيدة يمكن استخدامها في مجالات مثل تحليل الأخبار، تلخيص المقالات، أو تقليل الوقت اللازم لقراءة المستندات الطويلة.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

Python – Natural Language Processing (NLP) – Machine Learning – Text Preprocessing – Data Cleaning – Feature Extraction – Model Training – Model Evaluation.