تعديل وإضافة على كود بايثون باستخدام التعلم العميق و يخص تحليل التغريدات

لدي كود بايثون يتم تنفيذه على google colab

والغرض منه تصنيف التغريدات إما ان تكون وهمية أو صحيحة

وهذا الكود يعمل على تنظيف مجموعة بيانات (وهي عبارة عن نصوص لتغريدات) وعمل معالجة لها

ومن ثم عملtokenizing, embedding,

ومن ثم عمل موازنة للبيانات باستخدام واحدة من أربع طرق (random over sampler, SMOTE, random under sampler, near miss)

ومن ثم تطبيق الmodel والذي يستخدم ألقوريثم LSTM

ثم عملtrain, test , measure confusion matrix

المطلوب عمل الآتي على عدة مراحل:

- عمل combination between two balancer (ex: random under sampler + random over sampler )

بحيث تزيد نسبة الminor وتقل نسبة ال major بدون أن تتساوى

(مطلوب عملها في 48 ساعة كحد أقصى)

- الكود الحالي يعمل فقط على عمود "النص" .. المطلوب أن يعمل على بقية الأعمدة (اسم المستخدم, الرقم التعريفي له, النص التعريفي, عدد المتابعين, عدد التفضيل, عدد إعادة التغريد, عدد الاصدقاء, وغيرها) وتكون النتائج بنسب مقبولة (تتراوح بين 60 و95%)

(مطلوب عملها في 72 ساعة كحد أقصى)