نظام تصنيف النصوص والآراء رقمياً

بناء نظام ذكاء اصطناعي يعتمد على معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لقراءة وتحليل نصوص تقييمات وآراء العملاء. يقوم النظام بتصنيف هذه النصوص تلقائياً إلى (إيجابية، سلبية، أو محايدة) لمعرفة مدى رضا المستخدمين عن المنتجات والخدمات، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات تسويقية وتحسينات سريعة بناءً على تجارب عملائهم الفعلية. بدأ العمل بمرحلة تنظيف وتجهيز النصوص، حيث تم تنظيف البيانات وحذف الكلمات الزائدة والرموز وعلامات الترقيم التي لا تؤثر على المعنى. بعد ذلك، تم تطبيق تقنيات متقدمة مثل TF-IDF لتحويل الكلمات والنصوص المكتوبة إلى مصفوفات وأرقام بدقة عالية، ليصبح الكمبيوتر قادراً على فهمها ومعالجتها. في المرحلة التالية، تم تدريب واختبار خوارزميات ذكاء اصطناعي مخصصة لتصنيف النصوص مثل Naive Bayes و Logistic Regression، وعمل مقارنة دقيقة بينها للوصول إلى النموذج الأقوى. وأخيراً، تم تقييم كفاءة النظام بناءً على معايير الدقة ومصفوفة الأخطاء، مع تلخيص النتائج كاملة في مخططات بيانية احترافية وسهلة القراءة لغير المتخصصين.