Fake Reviews Detection Using NLP & Machine Learning

نوع العمل:

تطوير نموذج Machine Learning باستخدام Natural Language Processing (NLP) للكشف عن المراجعات المزيفة وتصنيف النصوص إلى مراجعات حقيقية ومزيفة.

مميزات المشروع:

معالجة النصوص وتجهيزها للتحليل.

استخدام TF-IDF لتحويل المراجعات النصية إلى خصائص رقمية.

تدريب نموذج Logistic Regression لتصنيف المراجعات.

تقسيم البيانات إلى Training Set وTesting Set.

تقييم أداء النموذج باستخدام Accuracy Score.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python, Scikit-learn, NLTK, TF-IDF, Logistic Regression.

النتائج:

حقق النموذج Accuracy بلغت حوالي 89.32% على بيانات الاختبار المستخدمة. تم التدريب والتقييم باستخدام Dataset من المراجعات المُصطنعة (Synthetic Reviews).