المشروع : تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

💬 المشروع : تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📌 نوع المشروع: تصنيف نصوص ثنائي (Binary Text Classification)

🧠 الخوارزمية: Naive Bayes + TF-IDF

📊 الدقة: 85-92%

📝 وصف المشروع:

يقوم بتحليل النصوص وتصنيفها إلى:

• 😊 إيجابي (Positive)

• 😞 سلبي (Negative)

يستخدم في:

• تحليل تعليقات العملاء

• تحليل مشاعر التغريدات

• تصنيف المراجعات

✨ مميزات المشروع:

✅ واجهة GUI تفاعلية (اكتب النص واحصل على النتيجة)

✅ أزرار أمثلة جاهزة (Positive/Negative)

✅ رسم بياني لدرجة الثقة (Confidence Meter)

✅ نموذج مدرب على 100 نص حقيقي

📦 محتويات التسليم:

• ملف الكود (.ipynb) - جاهز لـ Google Colab

• ملف النموذج المدرب (.pkl)

• ملف الـ Vectorizer (.pkl)

• تقرير PDF بالنتائج

🎯 مثالي لـ:

• تحليل آراء العملاء

• مشاريع معالجة اللغة العربية (NLP)

• شركات التجارة الإلكترونية