Customer Review Sentiment Analysis Using NLP

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل مشاعر مراجعات العملاء باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتعلم الآلة، بهدف تصنيف مراجعات العملاء إلى إيجابية أو سلبية.

بدأت باستكشاف البيانات وتحليل تقييمات العملاء، ثم قمت بتحويل التقييمات إلى تصنيفات للمشاعر واستبعاد المراجعات المحايدة. بعد ذلك قمت بإنشاء Dataset متوازنة تحتوي على 50,000 مراجعة، مع توزيع متساوٍ بين المراجعات الإيجابية والسلبية.

قمت بتنظيف النصوص وتجهيزها للتحليل، ثم استخدمت تقنية TF-IDF لتحويل النصوص إلى بيانات رقمية يمكن لنماذج تعلم الآلة التعامل معها.

بعد ذلك قمت بتدريب ومقارنة ثلاثة نماذج لتصنيف المشاعر، وهي Logistic Regression وMultinomial Naive Bayes وLinear SVM، باستخدام Accuracy وPrecision وRecall وF1-Score لتقييم الأداء.

كما قمت بتحليل Confusion Matrix واستخراج الكلمات والعبارات الأكثر ارتباطًا بالمشاعر الإيجابية والسلبية لفهم الأنماط الموجودة في آراء العملاء.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python ومكتبات Pandas وNumPy وScikit-learn وMatplotlib وSeaborn، بالإضافة إلى تقنيات NLP وTF-IDF، باستخدام Google Colab.