تحليل المشاعر المعتمد على الجوانب (ABSA) | منصة ذكية باستخدام RoBERTa وLoRA

طورت نظامًا ذكيًا لتحليل المشاعر المعتمد على الجوانب (Aspect-Based Sentiment Analysis)، يتيح تحديد المشاعر المرتبطة بجانب معين داخل النص باستخدام نموذج RoBERTa تم تحسينه بتقنية LoRA، مع واجهة ويب تفاعلية تسهل إجراء التحليل وعرض النتائج. مكونات النظام: تحليل النصوص اعتمادًا على الجوانب (Aspects) لتحديد المشاعر بدقة. تصنيف المشاعر إلى إيجابي، سلبي، أو محايد. عرض نسب الثقة (Confidence Scores) لكل فئة. إمكانية تصدير نتائج التحليل بصيغة JSON. واجهة تفاعلية مبنية باستخدام Streamlit لإدخال النصوص وعرض النتائج بشكل مباشر. مميزات إضافية: استخدام تقنية LoRA (Low-Rank Adaptation) لتقليل عدد المعاملات القابلة للتدريب مع الحفاظ على دقة النموذج. نشر التطبيق على خادم AWS وإتاحته للاستخدام عبر الإنترنت. تصميم خفيف وسريع يدعم الاستدلال (Inference) بكفاءة. تنظيم المشروع ليشمل كود التدريب، النموذج النهائي، وواجهة التطبيق في مستودع واحد. التقنيات المستخدمة: Python، Transformers، Hugging Face، PEFT (LoRA)، PyTorch، Streamlit، AWS EC2، Jupyter Notebook. نوع المشروع: مشروع في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، يركز على بناء ونشر نموذج متقدم لتحليل المشاعر المعتمد على الجوانب باستخدام تقنيات Fine-Tuning الحديثة. للاطلاع على المشروع: رابط GitHub يحتوي على الكود المصدري، بالإضافة إلى رابط النسخة التجريبية (Live Demo) المنشورة على AWS.