مشروع تحليل مشاعر (Sentiment Analysis) باستخدام تقنيات NLP لتصنيف مراجعات الأفلام إلى إيجابي أو سلبي. تم بناء Pipeline متكامل يشمل تنظيف النصوص (إزالة HTML، الحروف الزائدة، Stopwords، وLemmatization) باستخدام NLTK.

تم تحويل النصوص إلى Features باستخدام TF-IDF، ثم تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار مع الحفاظ على توازن الفئات. تم تدريب نموذج Logistic Regression كنموذج أساسي، مع تجربة SVM للمقارنة.

حقق النموذج دقة تصل إلى ~90% وF1 Score ~0.89، مع تقييم شامل باستخدام Precision وRecall وConfusion Matrix. المشروع منظم بهيكل احترافي يشمل notebooks، preprocessing pipeline، وتجارب متعددة.

المشروع يعكس فهم قوي لمعالجة اللغة الطبيعية وبناء نماذج تصنيف قابلة للتطبيق في بيئات حقيقية.