تصنيف النصوص وتحليل المشاعر باستخدام NLP والذكاء الاصطناعي

وصف الخدمة

هل لديك نصوص أو تعليقات أو رسائل وتحتاج إلى تحليلها واستخراج نتائج دقيقة تساعدك على فهم البيانات واتخاذ قرارات أفضل؟

أقدم خدمة متخصصة في تصنيف النصوص وتحليل المشاعر باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (NLP) وخوارزميات Machine Learning الحديثة، مع التركيز على تقديم نتائج دقيقة وسهلة التفسير.

أقوم بتنفيذ المشروع من فهم نوع البيانات النصية وتحليلها، إلى بناء نموذج تصنيف مدرب يمكنه التعامل مع النصوص الجديدة بدقة عالية.

تشمل الخدمة:
-فهم المشكلة (تصنيف نصوص أو تحليل مشاعر)
-تنظيف ومعالجة النصوص (Text Preprocessing)
-إزالة الرموز والكلمات غير المهمة (Stopwords)
-تحويل النصوص إلى تمثيل رقمي باستخدام TF-IDF
-بناء وتدريب نموذج Machine Learning
-تقييم وتحسين أداء النموذج

الخوارزميات المستخدمة:

Logistic Regression – Naive Bayes – SVM – Random Forest

الأدوات:

Python – NLTK – Scikit-learn – Pandas – NumPy – Matplotlib

الباقة الأساسية:
-حتى 5000 نص أو رسالة
-نموذج تصنيف واحد (Spam أو Sentiment Analysis)


مميزات الخدمة

معالجة نصوص احترافية

تنظيف وتحضير البيانات بشكل صحيح لتحسين الأداء

دقة عالية في التصنيف

بناء نموذج قوي يعطي نتائج دقيقة في تحليل النصوص

كود منظم وواضح

تسليم كود سهل الفهم وقابل للتعديل


معرض الأعمال


ما الذي ستستلمه

كود كامل

ملف يحتوي على جميع خطوات بناء النموذج

نموذج جاهز

Model مدرب يمكن استخدامه مباشرة على بيانات جديدة

شراء الخدمة

سعر الخدمة
$10.00
تطويرات اختيارية

زيادة حجم البيانات: تحليل حتى 10000نص بدل 5000

  • 10 دولار
  • يوم واحد

تجربة عدة خوارزميات (Logistic + SVM + Random Forest) واختيار الأفضل حسب الأداء

  • 10 دولار
  • يوم واحد

تحسين دقة النموذج باستخدام تقنيات مثل(Feature Engineering, Hyperparameter Tuning)للحصول على دقة أعلى

  • 10 دولار
  • يومين

عرض النتائج بشكل بصري : أضافة -Confusion Matrix -Graphs لعرض الأداء 

  • 5 دولار
  • يوم واحد

بطاقة الخدمة

بطاقة الخدمة

شراء الخدمة

سعر الخدمة
$10.00
تطويرات اختيارية

زيادة حجم البيانات: تحليل حتى 10000نص بدل 5000

  • 10 دولار
  • يوم واحد

تجربة عدة خوارزميات (Logistic + SVM + Random Forest) واختيار الأفضل حسب الأداء

  • 10 دولار
  • يوم واحد

تحسين دقة النموذج باستخدام تقنيات مثل(Feature Engineering, Hyperparameter Tuning)للحصول على دقة أعلى

  • 10 دولار
  • يومين

عرض النتائج بشكل بصري : أضافة -Confusion Matrix -Graphs لعرض الأداء 

  • 5 دولار
  • يوم واحد