مشروعي يعتمد على مجموعة بيانات Sentiment140 التي تحتوي على 1.6 مليون تغريدة من تويتر، تم تصنيفها حسب المشاعر إلى سلبية، محايدة، أو إيجابية. كل سجل في البيانات يتضمن معلومات مثل نص التغريدة، تاريخ نشرها، المستخدم، ومعرّف التغريدة. الهدف من المشروع هو بناء نموذج بسيط لتحليل المشاعر (Sentiment Analysis) قادر على فهم النصوص وتصنيفها تلقائيًا بناءً على محتواها.
يقوم النموذج بتدريب خوارزميات تعلم الآلة على هذه البيانات، بحيث يتعلم التمييز بين الأنماط اللغوية المختلفة التي تعبر عن المشاعر. بعد التدريب، يمكن استخدام النموذج لتحليل أي نص جديد (مثل تغريدات أو تعليقات) وتحديد ما إذا كان إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا.
أهمية هذه البيانات:
- تحليل آراء العملاء و تحليل الاتجاهات العامة
- مراقبة السمعة: يمكن تتبع سمعة العلامات التجارية أو الشخصيات العامة عبر الزمن.
- تُعد أساسًا قويًا لأي مشروع يهدف إلى فهم وتحليل اللغة البشرية في سياقها الواقعي، وهي خطوة مهمة نحو بناء تطبيقات ذكية قادرة على التفاعل بشكل أفضل مع المستخدمين.