Sentiment Analysis for Movie Reviews Using LSTM Deep Learning

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل المشاعر (Sentiment Analysis) وتصنيف تقييمات الأفلام إلى إيجابية (Positive) أو سلبية (Negative) باستخدام تقنيات التعلم العميق.

يتضمن المشروع جميع مراحل بناء النموذج بدايةً من معالجة البيانات وحتى التنبؤ بنتائج جديدة، وتشمل:

تحميل وتنظيف بيانات IMDB الخاصة بتقييمات الأفلام.

تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام Tokenizer.

تطبيق Padding لتوحيد أطوال الجمل.

تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.

بناء نموذج LSTM (Long Short-Term Memory) باستخدام TensorFlow/Keras.

تدريب النموذج وتقييم أدائه باستخدام دقة التصنيف (Accuracy).

تنفيذ دالة للتنبؤ بمشاعر أي مراجعة جديدة يكتبها المستخدم.

إمكانية تشغيل النموذج من خلال واجهة Streamlit لسهولة الاستخدام.

التقنيات المستخدمة

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

TensorFlow / Keras

LSTM Neural Network

NLP (Natural Language Processing)

Streamlit

مميزات المشروع

تصنيف تلقائي للمراجعات إلى إيجابية أو سلبية.

استخدام نموذج Deep Learning مخصص للنصوص.

قابل للتطوير لإضافة فئات أخرى أو استخدام بيانات جديدة.

كود منظم وسهل التعديل وإعادة الاستخدام.

إمكانية نشر التطبيق وتشغيله عبر واجهة تفاعلية.