نظام NLP ذكي لاستخراج الكلمات المفتاحية من الأبحاث العلمية

قمت بتطوير نظام Natural Language Processing (NLP) لاستخراج الكلمات المفتاحية تلقائيًا من عناوين وملخصات الأبحاث العلمية. الهدف من المشروع هو تحليل النص وتحديد أهم الكلمات والعبارات التي تمثل محتوى البحث، مع تجربة ومقارنة عدة تقنيات مختلفة لاختيار النتائج الأفضل. قمت بتنفيذ ومقارنة أربع طرق لاستخراج الكلمات المفتاحية: TF-IDF Baseline Enhanced TF-IDF Ranking Word2Vec Similarity SentenceTransformer Embeddings شمل العمل: تنظيف وتجهيز النصوص قبل المعالجة. استخراج Candidate Keywords من النصوص. ترتيب الكلمات والعبارات حسب أهميتها. استخدام الأساليب الإحصائية مثل TF-IDF. استخدام Word Embeddings لقياس التشابه الدلالي. استخدام SentenceTransformers لفهم المعنى والسياق بشكل أفضل. مقارنة نتائج ومقاييس الطرق المختلفة. حفظ نتائج التجارب والتحليلات. تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit. تسمح الواجهة للمستخدم بإدخال عنوان وملخص بحث علمي، ثم يقوم النظام بتحليل النص واستخراج أهم الكلمات المفتاحية باستخدام أكثر من طريقة وعرض النتائج للمقارنة. يجمع المشروع بين معالجة النصوص والأساليب الإحصائية والـSemantic Embeddings لبناء حل عملي لاستخراج المعلومات من المحتوى النصي.