Sentiment Analyis Project

قمت بتنفيذ مشروع تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) بهدف تصنيف النصوص وتحديد ما إذا كان الرأي إيجابي أو سلبي أو محايد، مع تطبيق المشروع على مراجعات ونصوص حقيقية لاستخراج Insights تساعد في فهم آراء المستخدمين واتجاهاتهم. بدأت بفهم طبيعة البيانات النصية وتجهيزها من خلال تنظيف النصوص، إزالة التكرار والرموز غير المهمة، ومعالجة الكلمات باستخدام تقنيات NLP مثل Tokenization و Stopwords Removal و Text Normalization. بعد ذلك قمت بتحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام تقنيات مثل TF-IDF و Word Embeddings، ثم بنيت نماذج تصنيف مختلفة لمقارنة الأداء وتحقيق أفضل نتيجة. كما استخدمت نماذج Transformer الحديثة لتحسين دقة التنبؤ وفهم السياق داخل النصوص بشكل أفضل. قمت بإجراء تحليل شامل للأداء باستخدام مقاييس مثل Accuracy و Precision و Recall و F1-Score و Confusion Matrix، مع التركيز على تحسين قدرة النموذج على التمييز بين الآراء المختلفة بدقة. كما قمت ببناء Pipeline متكاملة تشمل تجهيز البيانات، تحويل النصوص، تدريب النموذج، والتقييم لضمان تنظيم العمل وسهولة تطبيقه على بيانات جديدة. المشروع يعكس قدرتي على التعامل مع البيانات النصية، تطبيق تقنيات NLP الحديثة، وبناء نماذج فعالة لاستخراج المشاعر وتحليل آراء المستخدمين بطريقة عملية يمكن استخدامها في تحليل المراجعات، مراقبة رضا العملاء، واكتشاف الرسائل المزعجة (Spam Detection).