تطوير وبناء نموذج ذكاء اصطناعي متقدم يعتمد على تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) لتحليل آراء وتقييمات الطلاب حول الدورات التدريبية باللغة العربية. يقوم النظام بقراءة وفهم النصوص العربية المعقدة وتصنيفها تلقائياً بدقة إلى ثلاث فئات: (إيجابية، سلبية، أو محايدة).
طريقة التنفيذ والتقنيات المستخدمة:
معالجة النصوص (Text Preprocessing): تنظيف وتجهيز البيانات النصية العربية للتعامل بفعالية مع التحديات اللغوية الخاصة باللغة العربية.
بناء النموذج (Deep Learning Architecture): تصميم وتدريب نموذج تعلم عميق قادر على استخراج السمات اللغوية وفهم السياق الدقيق لآراء المستخدمين.
التقييم والتحليل: اختبار النموذج والتأكد من دقته العالية في استنتاج المشاعر الحقيقية وراء النصوص.
أهم ميزات العمل:
دعم متخصص للغة العربية: كفاءة عالية في التعامل مع النصوص العربية المعقدة واستيعاب سياقها.
أتمتة تحليل البيانات: القدرة على معالجة وتصنيف آلاف التقييمات في ثوانٍ معدودة، مما يوفر الجهد البشري والوقت.
دعم اتخاذ القرار: يوفر لأصحاب الأعمال والمنصات التعليمية رؤى (Insights) دقيقة حول مدى رضا المستخدمين، مما يساعد في تحسين جودة المحتوى والخدمات.
