تحليل المشاعر باستعمال نماذج تعلم الالة

وصف المشروع / المهام المهنية تطوير وبناء أنظمة ذكية لتحليل النصوص واستخراج المشاعر الكامنة وراءها (إيجابية، سلبية، أو محايدة) باستخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) وخوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning) ونماذج التعلم العميق (Deep Learning)، بهدف فهم آراء العملاء وتوجيهات السوق بدقة وكفاءة. المهام والمسؤوليات الأساسية جمع وتجهيز البيانات النصية (Data Collection & Preprocessing): جمع البيانات النصية من مصادر متعددة (وسائل التواصل الاجتماعي، مراجعات المنتجات، تعليقات العملاء، أو الاستبيانات). تنظيف النصوص ومعالجتها مسبقاً (Text Preprocessing) عبر إزالة الرموز الزائدة، الكلمات الشائعة (Stop Words)، وتوحيد صيغ الكلمات (Stemming & Lemmatization). التعامل مع النصوص غير estructured وتحويلها إلى أشكال رقمية قابلة للمعالجة باستخدام تقنيات التضمين مثل (TF-IDF, Word2Vec Embeddings). بناء وتدريب النماذج (Model Training & Development): بناء وتدريب نماذج تعلم الآلة الكلاسيكية مثل (Naive Bayes, Support Vector Machines - SVM, Random Forest). استخدام وتطوير نماذج التعلم العميق ونماذج اللغات الكبيرة (Deep Learning & LLMs) مثل (LSTM, CNN for Text, أو transformers) للحصول على دقة أعلى في فهم سياق المعاني. تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار وتقييم النماذج باستخدام مقاييس الأداء المختلفة (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score). تحسين الأداء والتنفيذ (Optimization & Deployment): ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning) لتحسين دقة النماذج وتقليل نسبة الخطأ. نشر النموذج المدرب ودمجه مع تطبيقات الويب أو واجهات البرمجة (APIs) لتحليل المشاعر في الوقت الفعلي (Real-time Analysis). المهارات والتقنيات المستخدمة لغات البرمجة: Python. المكتبات والأطر: Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch, NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers. التقنيات والمفاهيم: Natural Language Processing (NLP), Sentiment Analysis, Text Classification, Deep Learning, Word Embeddings (TF-IDF).