Extractive Text Summarization — NLP & AI

Extractive Text Summarization — NLP & Machine Learning

تطوير نظام متكامل لتلخيص النصوص والمقالات الطويلة باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، حيث يقوم النظام بتحليل النص واستخراج الجمل الأكثر أهمية لتكوين ملخص مختصر يحافظ على المعلومات الأساسية.

يعتمد المشروع على Pipeline متكاملة تبدأ من تنظيف وتطبيع النصوص وتقسيمها إلى جمل، ثم استخدام Sentence-BERT للتحليل الدلالي وإنشاء Labels تلقائية، يليها استخراج الخصائص باستخدام TF-IDF وتدريب نموذج Balanced Logistic Regression لترتيب الجمل واختيار الأكثر أهمية.

تم تطبيق منهجية لتقسيم البيانات على مستوى المقالات لمنع Data Leakage، مع تقييم النموذج باستخدام Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, Confusion Matrix وTop-5 Article Recall.

كما تم تحويل المشروع إلى نظام متعدد المنصات يشمل Desktop Application باستخدام Tkinter، Web Application باستخدام Streamlit، وCLI/API inference باستخدام Python، بالإضافة إلى إنشاء نسخة Windows مستقلة باستخدام PyInstaller.

المشروع يركز على بناء حل عملي يجمع بين NLP، Machine Learning، Semantic Analysis، Data Processing، Model Training، Evaluation وSoftware Development في منتج قابل للاستخدام.