كشف إعلانات التوظيف الاحتيالية باستخدام Machine Learning وNLP

قمت بتطوير مشروع يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) بهدف اكتشاف إعلانات الوظائف الوهمية وتمييزها عن الوظائف الحقيقية بدقة عالية. يعتمد النظام على تحليل النصوص الموجودة داخل إعلان الوظيفة مثل: عنوان الوظيفة الوصف الوظيفي المتطلبات معلومات الشركة المميزات الوظيفية ثم يقوم بتنفيذ مراحل متعددة تشمل: تنظيف ومعالجة النصوص استخراج الخصائص النصية باستخدام TF-IDF وCount Vectorizer تدريب نماذج تعلم آلي مختلفة مثل: Logistic Regression Random Forest SVM LSTM كما تم إجراء تحليل بيانات شامل (EDA) ودراسة توزيع البيانات واستخراج الأنماط المرتبطة بالإعلانات الاحتيالية. حقق المشروع نتائج قوية وصلت إلى: 97% باستخدام Random Forest 98% باستخدام LSTM ويهدف المشروع إلى المساعدة في تقليل عمليات الاحتيال الإلكتروني داخل منصات التوظيف وحماية المستخدمين من الوظائف المزيفة. Python Scikit-learn TensorFlow / Keras NLTK Pandas & NumPy Matplotlib & Seaborn