Sentiment Analysis

1. تعريف Sentiment Analysis Sentiment Analysis أو تحليل المشاعر هو عملية استخراج وتحديد المشاعر أو الآراء في نص معين. الهدف منها هو معرفة ما إذا كان النص يعبر عن مشاعر إيجابية، سلبية، أو محايدة. مثال: "I love this phone!" → Positive "This movie is boring." → Negative "The weather is okay." → Neutral 2. أهم التطبيقات تحليل آراء العملاء: الشركات تستخدمه لمعرفة رأي العملاء عن المنتجات أو الخدمات. التسويق: لتحديد الحملات التي تحقق صدى إيجابي عند الجمهور. السياسة والإعلام: تحليل مشاعر الناس تجاه الأحداث أو الشخصيات العامة. مراقبة الشبكات الاجتماعية: فهم شعور المستخدمين تجاه مواضيع معينة. 3. أنواع التحليل Lexicon-based Approach (القائمة المعجمية): يعتمد على قاموس يحتوي على كلمات مرتبطة بمشاعر معينة. يحسب درجة المشاعر بناءً على الكلمات الموجودة في النص. مثال: كلمة "happy" = +1، كلمة "sad" = -1 Machine Learning Approach (التعلم الآلي): يستخدم نماذج تعليمية للتنبؤ بالمشاعر. يحتاج إلى بيانات تدريبية تحتوي على نصوص مصنفة مسبقًا (Positive/Negative/Neutral). أشهر الخوارزميات: Naive Bayes, SVM, Logistic Regression Deep Learning Approach (التعلم العميق): يستخدم شبكات عصبية مثل LSTM أو Transformers (مثل BERT) لتحليل السياق بشكل أدق. أفضل من الطرق التقليدية لفهم النصوص الطويلة والمعقدة. 4. خطوات عملية Sentiment Analysis Data Collection (جمع البيانات): مثل مراجعات المنتجات، التغريدات، التعليقات. Data Preprocessing (تنظيف البيانات): إزالة العلامات الغريبة، الأرقام، الروابط. تحويل النص إلى حروف صغيرة. Tokenization: تقسيم النص إلى كلمات أو جمل. Feature Extraction (استخراج الخصائص): Bag of Words (BOW) TF-IDF Word Embeddings (مثل Word2Vec أو GloVe) Model Training (تدريب النموذج): على البيانات المصنفة. Prediction (التنبؤ): النموذج يعطي نتيجة النص (Positive/Negative/Neutral). Evaluation (تقييم الأداء): باستخدام Accuracy, Precision, Recall, F1-score 5. التحديات السخرية أو Irony: صعب على النماذج تحديد المشاعر. النصوص القصيرة (مثل تويتر): قلة المعلومات تؤثر على الدقة. اللغات المختلفة أو العامية: تحتاج نماذج مخصصة. 6. أدوات شائعة Python Libraries: NLTK TextBlob Vader Hugging Face Transformers (BERT, RoBERTa) منصات جاهزة: Google Cloud Natural Language IBM Watson Tone Analyzer Microsoft Azure Text Analytics