AI-Based Mental Health Detection from Social Media Text

تفضل، هيدا ملخص للمشروع اللي ذكرته باللغة العربية، مرتب وبأسلوب احترافي ليناسب سيرتك الذاتية أو ملفك الشخصي:

نظام تصنيف النصوص للكشف عن الصحة النفسية (BERT)

تطوير نظام متقدم: قمت ببناء نظام لتصنيف النصوص (Multi-class Classification) باستخدام نموذج BERT لتحليل المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي والكشف عن حالات الصحة النفسية.

تدريب البيانات: تم تدريب النموذج على قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على حوالي 51,000 عينة نصية، موزعة على 7 فئات أساسية تشمل (القلق، الاكتئاب، التوتر، اضطراب ثنائي القطب، وغيرها).

معالجة البيانات (Preprocessing): طبقت تقنيات تنظيف ومعالجة النصوص بما في ذلك التقطيع (Tokenization)، الحشو (Padding)، وتشفير التصنيفات (Label Encoding).

الضبط الدقيق (Fine-tuning): قمت بضبط النموذج لمدة 10 دورات تدريبية (Epochs) باستخدام المحسّن AdamW، مما أدى للوصول إلى دقة بلغت 83%.

تقييم الأداء: تم تحليل النتائج بدقة باستخدام مقاييس الـ Precision، والـ Recall، والـ F1-score، بالإضافة إلى تحليل مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix).

التقنيات المستخدمة: اعتمدت في التنفيذ على لغة Python، وإطار عمل PyTorch، ومكتبات Hugging Face Transformers.