نظام تحليل المشاعر متعدد اللغات
بناء نموذج يحلل المشاعر (إيجابي/سلبي/محايد) بالعربية والإنجليزية
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء نموذج يحلل المشاعر (إيجابي/سلبي/محايد) بالعربية والإنجليزية. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متوسطويستغرق تقريباً 2-3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحليل آراء العملاء لتحسين المنتجات
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
استخدام Arabic Sentiment Dataset + IMDB
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
تنظيف النصوص والتوحيد
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
Fine-tune bert-base-multilingual على المشاعر
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
قياس F1-Score لكل فئة
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
FastAPI endpoint للتحليل