نموذج تحليل مشاعر تقييمات المنتجات باستخدام NLP والذكاء الاصطناعي

0 (0)

الوصف

هذا مشروع متكامل لتحليل مشاعر تقييمات المنتجات (Sentiment Analysis)، يصنّف آراء العملاء إلى ثلاث فئات: إيجابي / محايد / سلبي — مع تحليل معمّق للتقييمات السلبية لاستخراج شكاوى العملاء وأسبابها.
ماذا يشمل المشروع؟
يتكون المشروع من 32 خطوة موثّقة تغطي:

تنظيف النصوص وتجهيزها — معالجة الاختصارات، إزالة الضوضاء، تطبيع النص
استخراج الميزات (TF-IDF) — تحويل النصوص إلى متجهات رقمية بمفردات تصل إلى 10,000 كلمة
نموذج Logistic Regression — للتصنيف السريع والفعال
نموذج BiGRU (شبكة عصبية عميقة) — لدقة تصنيف أعلى مع embedding layers
التحقق المتقاطع (Cross-Validation) — لضمان موثوقية النموذج
موازنة البيانات — باستخدام class weights لمعالجة عدم التوازن
تحليل التقييمات السلبية بنموذج LLM (LLaMA) — لاستخراج:

نوع المشكلة (جودة، شحن، تغليف، أداء...)
مقتطفات دليلية من النص
مستوى الخطورة
توصيات الإصلاح بالأولوية

تصدير النتائج — JSON وCSV جاهزة للتقارير
رسوم بيانية تفاعلية — توزيع المشاعر، أكثر الشكاوى تكراراً