Sentiment Analysis with RNN and LSTM on Yelp Polarity Dataset

مشروع تحليل مشاعر النصوص يهدف إلى تصنيف آراء العملاء إلى إيجابية أو سلبية باستخدام تقنيات التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية. تم بناء النموذج بالاعتماد على شبكات RNN و LSTM وتدريبه على بيانات تقييمات حقيقية من Yelp للوصول إلى نتائج دقيقة قابلة للتطبيق العملي. مميزات المشروع تصنيف دقيق لمشاعر العملاء اعتمادًا على سياق النص استخدام نموذج LSTM القادر على التعامل مع النصوص الطويلة بكفاءة أتمتة تحليل التقييمات النصية وتوفير الوقت والجهد قابل للتطوير والعمل على أي نوع من البيانات النصية مناسب للتطبيقات التجارية وأنظمة دعم القرار الأدوات المستخدمة Python TensorFlow / Keras Hugging Face Datasets NumPy تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (Tokenization – Padding – Text Cleaning) خطوات التنفيذ: تحميل بيانات Yelp الخاصة بتقييمات العملاء تنظيف النصوص ومعالجتها تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام Tokenizer بناء نموذج RNN ونموذج LSTM تدريب النموذج وتقييم دقته مقارنة النتائج واختيار النموذج الأفضل