تنفيذ نظام ذكي لاكتشاف رسائل SMS المزعجة (Spam Detection) باستخدام نموذج RoBERTa مُدرّب مسبقًا، لتصنيف الرسائل النصية إلى مزعجة (SPAM) أو عادية (HAM).

**مراحل التنفيذ:**
- تحميل النموذج المدرب مسبقًا وTokenizer باستخدام Hugging Face Transformers.
- تجهيز النصوص ومعالجتها باستخدام PyTorch.
- تصنيف الرسائل واستخراج احتمالات الفئات ونسبة الثقة في التوقع.
- اختبار النموذج باستخدام رسائل متنوعة، تشمل الرسائل الترويجية والمحادثات اليومية.
- تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Gradio تتيح إدخال أي رسالة وعرض التصنيف ونسبة الثقة، مع التحقق من صحة الإدخال.

**الأدوات المستخدمة:** Python، Transformers، RoBERTa، PyTorch، Gradio، وNLP.

**المخرجات:** نظام تفاعلي لتصنيف الرسائل وعرض النتائج مباشرة، دون الحاجة إلى التعامل مع الكود.

**الهدف:** تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية باستخدام نموذج مُدرّب مسبقًا لتقديم حل عملي وسهل الاستخدام لاكتشاف الرسائل المزعجة.