تحليل تقييمات أمازون أليكس

يُركز هذا المشروع على تحليل تقييمات مستخدمي جهاز أمازون أليكسا بهدف فهم آرائهم ومشاعرهم تجاه المنتج. يهدف المشروع إلى استخلاص رؤى دقيقة وقيمة من خلال معالجة البيانات باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي، مما يساعد في تحديد الأنماط الرئيسية والاتجاهات في التعليقات لتحسين تجربة المستخدم وتطوير المنتج. يتضمن المشروع الخطوات التالية بشكل واضح ومنظم: 1. تنظيف البيانات 2. التصور البياني للبيانات 3. معالجة النصوص باستخدام تقنيات NLP التهيئة النصية: تحويل جميع النصوص إلى حروف صغيرة لتوحيد الشكل. إزالة الأرقام، الرموز (مثل علامات الترقيم)، والمسافات الزائدة. حذف الكلمات الشائعة (Stop Words) مثل "و"، "في"، التي لا تضيف قيمة تحليلية. إزالة الأحرف الخاصة والكلمات المكررة لتبسيط النصوص. حذف الرموز التعبيرية (Emojis) لتجنب التشتيت أثناء التحليل. تمثيل النصوص: Bag of Words (BoW): تحويل النصوص إلى قوائم كلمات مع إحصاء تكرارها. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): تمثيل النصوص مع إعطاء وزن أعلى للكلمات النادرة والمهمة. تقنيات التضمين (Embedding): Word2Vec: تحويل الكلمات إلى متجهات بناءً على سياقها في النص. GloVe: تمثيل الكلمات بناءً على الإحصاءات العالمية للنصوص. FastText: يدعم الكلمات الفرعية للتعامل مع النصوص غير الشائعة أو الأخطاء الإملائية. Sentence Transformers: لالتقاط المعاني الدلالية على مستوى الجمل بأكملها. 4. نماذج التصنيف يتم استخدام مجموعة من نماذج التعلم الآلي لتحديد المشاعر (إيجابية، سلبية، محايدة) في التقييمات: Random Forest Classifier: نموذج قوي يعتمد على مجموعة من الأشجار القرارية. Gradient Boosting Classifier: يحسن الأداء تدريجيًا من خلال التعلم المتكرر. XGBoost: نموذج متقدم يتفوق في التعامل مع البيانات المعقدة. AdaBoost Classifier: يعزز الأداء من خلال دمج النماذج الضعيفة. Decision Tree Classifier: يوفر تصنيفًا بسيطًا وسهل التفسير. K Neighbors Classifier: يعتمد على القرب بين النصوص في الفضاء المتجهي. Logistic Regression: نموذج خطي فعال لتصنيف المشاعر. Multinomial Naive Bayes: يعتمد على الاحتمالات لتحليل النصوص. Support Vector Machine (SVM): فعال في تصنيف النصوص في الأبعاد العالية. 5. تقييم النماذج مقاييس الأداء: الدقة (Accuracy Score): النسبة المئوية للتصنيفات الصحيحة. F1 Score: متوسط متوازن بين الدقة والاستدعاء. الدقة (Precision Score): نسبة التصنيفات الإيجابية الصحيحة. الاستدعاء (Recall Score): نسبة الحالات الإيجابية التي تم اكتشافها. الهدف الرئيسي تحليل تقييمات أمازون أليكسا لفهم آراء العملاء ومشاعرهم بشكل أعمق. تحديد الأنماط الرئيسية والاتجاهات في التعليقات، مثل المشاكل الشائعة أو الجوانب المفضلة. توفير رؤى تساعد في تحسين تجربة المستخدم، تطوير المنتج، واتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على ملاحظات العملاء.