تم بناء نظام لتصنيف تقييمات العملاء إلى إيجابية أو سلبية باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات تعلم الآلة، مع مقارنة عدة نماذج واختيار الأفضل من حيث الأداء.

الإنجازات:

تحقيق أفضل أداء باستخدام نموذج Linear SVC
استخدام TF-IDF مع n-grams لتحليل النصوص بدقة
مقارنة أكثر من نموذج وتحسين الأداء عبر GridSearch
بناء خط معالجة كامل للنصوص

المهارات:
Python – Scikit-learn – NLP – TF-IDF – Machine Learning