تحليل مشاعر باللغة العربية والإنجليزية لمواقع تجارة إلكترونية

في هذا المشروع، قمت بتطوير نموذج متكامل لتحليل مشاعر العملاء المكتوبة باللغة العربية والإنجليزية، بهدف فهم رضا العملاء وتحسين تجربة المستخدم بناءً على تعليقاتهم. الخطوات التي تم تنفيذها: جمع البيانات تجميع مراجعات العملاء من منصات التجارة الإلكترونية (مثل أمازون ونون) باللغتين العربية والإنجليزية. تنظيف البيانات ومعالجتها (Preprocessing): - إزالة الرموز، علامات الترقيم، والتكرار. - استخدام تقنيات متقدمة في Tokenization،Stemming، وStopword Removal. بناء نموذج تحليل المشاعر: - استخدام خوارزميه : - Logistic Regression - BERT (خاصة AraBERT للنصوص العربية) تقييم النموذج: - حساب دقة التصنيف (Accuracy)، F1-Score، ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix). - الحصول على نتائج بدقة تجاوزت 90% في اللغة الإنجليزية و87% في اللغة العربية. عرض النتائج: - إنشاء لوحات بيانات ورسوم بيانية توضح توزيع المشاعر ومناطق القوة والضعف في تجربة العملاء. - تقديم تقرير تنفيذي لصانعي القرار. الأدوات والتقنيات المستخدمة: - Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers) - Visualization: Matplotlib, Seaborn - NLP Libraries: NLTK, SpaCy, AraBERT