💬 المشروع: تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

💬 المشروع: تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) نوع المشروع: تصنيف نصوص ثنائي (Binary Text Classification) الخوارزمية: Naive Bayes + TF-IDF الدقة: 85-92% 📝 وصف المشروع: يقوم بتحليل النصوص وتصنيفها إلى: • 😊 إيجابي (Positive) • 😞 سلبي (Negative) يستخدم في: • تحليل تعليقات العملاء • تحليل مشاعر التغريدات • تصنيف المراجعات ✨ مميزات المشروع: ✅ واجهة GUI تفاعلية (اكتب النص واحصل على النتيجة) ✅ أزرار أمثلة جاهزة (Positive/Negative) ✅ رسم بياني لدرجة الثقة (Confidence Meter) ✅ نموذج مدرب على 100 نص حقيقي 📦 محتويات التسليم: • ملف الكود (.ipynb) - جاهز لـ Google Colab • ملف النموذج المدرب (.pkl) • ملف الـ Vectorizer (.pkl) • تقرير PDF بالنتائج 🎯 مثالي لـ: • تحليل آراء العملاء • مشاريع معالجة اللغة العربية (NLP) • شركات التجارة الإلكترونية