ews Classification Using NLP and Machine Learning
إذا كنت تمتلك مجموعة من الأخبار أو النصوص وتريد تصنيفها تلقائيًا باستخدام الذكاء الاصطناعي، فأنا أقدم خدمة بناء نموذج تصنيف نصوص باستخدام تقنيات Natural Language Processing وMachine Learning.
يمكن للنموذج تصنيف الأخبار إلى فئات مختلفة مثل:
Politics – Sports – Technology – Business – Entertainment وغيرها.
ما الذي تتضمنه الخدمة
✔ تنظيف النصوص (Text Preprocessing)
✔ إزالة الكلمات الشائعة (Stop Words Removal)
✔ تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام TF-IDF أو Bag of Words
✔ تدريب نموذج تصنيف النصوص
✔ تقييم النموذج باستخدام مقاييس الأداء
✔ إنشاء نموذج قادر على تصنيف الأخبار الجديدة تلقائيًا
✔ تسليم كود Python منظم وقابل للتطوير
الأدوات والتقنيات المستخدمة
Python
NLTK
Scikit-learn
Pandas
TF-IDF Vectorizer
Jupyter Notebook
مناسب
مشاريع Machine Learning
مشاريع Natural Language Processing
تحليل وتصنيف النصوص
✔ تنظيف النصوص (Text Preprocessing)
✔ إزالة الكلمات الشائعة (Stop Words Removal)
✔ تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام TF-IDF أو Bag of Words
✔ تدريب نموذج تصنيف النصوص
✔ تقييم النموذج باستخدام مقاييس الأداء
✔ إنشاء نموذج قادر على تصنيف الأخبار الجديدة تلقائيًا
✔ تسليم كود Python منظم وقابل للتطوير
✔ عدد البيانات: حتى 1000 نص فقط
✔ عدد الفئات: حتى 5 فئات
✔ تدريب نموذج واحد فقط
✔ تسليم كود Python فقط (بدون واجهة أو موقع)
✔ نموذج قادر على تصنيف الأخبار الجديدة تلقائيًا
✔ تسليم كود Python منظم وقابل للتطوير
يرجى تزويدي بملف البيانات (Dataset) الخاص بالأخبار، مع توضيح نوع التصنيف المطلوب وعدد الفئات.
كما يُفضل ذكر أي متطلبات خاصة مثل دقة معينة أو تسليم كود أو نموذج فقط.