هل لديك نصوص أو بيانات مكتوبة وتريد تصنيفها أو تحليلها؟
أنا علي سامي، مهندس ذكاء اصطناعي متخصص في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
ماذا سأقدم لك في هذه الخدمة؟
تنظيف وتجهيز النصوص (Preprocessing + Tokenization).
تحويل النصوص إلى متجهات (Word Embeddings مثل Word2Vec أو GloVe).
بناء نموذج تصنيف نصوص (Logistic Regression / Naive Bayes / LSTM).
تقييم الأداء (Accuracy, Confusion Matrix).
تسليم كود منظم + تقرير بالنتائج.
الخدمة الأساسية تشمل ملف نصوص حتى 1,000 جملة (صف) بلغة واحدة.
إذا كان لديك بيانات أكبر أو متطلبات متقدمة، يمكنك اختيار التطويرات الإضافية.
تنظيف ومعالجة النصوص (Preprocessing).
تحويل النصوص إلى متجهات باستخدام Word Embeddings (مثل GloVe, Word2Vec).
بناء نموذج تصنيف متقدم (LSTM أو خوارزميات ML تقليدية).
تقييم الأداء باستخدام دقة التصنيف (Accuracy) ومصفوفة الالتباس (Confusion Matrix).
تسليم كود منظم + تقرير يوضح النتائج.
استخدام تقنيات حديثة في NLP.
كود منظم وسهل الفهم.
تقرير مفصل بالنتائج.
دعم فني بعد التسليم.
- أمثلة للتطبيقات:
تصنيف المقالات أو الأخبار حسب الموضوع.
تصنيف التعليقات (إيجابي/سلبي).
فلترة المحتوى المسيء أو غير المناسب.
ملف Notebook / Python Script منظم.
تقرير يوضح الخطوات والنتائج.
(اختياري) تطبيق جاهز للتجربة.
عمل نموذج واحد + تقرير النتائج
10.00
|
|
معالجة بيانات اضافية حتي 5000 صف
15.00
|
|
تجربة اكثر من خوارزمية (SVM / Logistic Regression CatBoost ) و عرض مقارنة النتائج
25.00
|
|
استخدام نموذج عميق (LSTM / RNN / Transformer ) مع تحسين النتائج
50.00
|
|
تسليم تطبيق ويب مبسط (Flask / Streamlit) لتجربة النموذج مباشر يدعم اخال نصوص حتي 5000 جملة
100.00
|
عمل نموذج واحد + تقرير النتائج
10.00
|
|
معالجة بيانات اضافية حتي 5000 صف
15.00
|
|
تجربة اكثر من خوارزمية (SVM / Logistic Regression CatBoost ) و عرض مقارنة النتائج
25.00
|
|
استخدام نموذج عميق (LSTM / RNN / Transformer ) مع تحسين النتائج
50.00
|
|
تسليم تطبيق ويب مبسط (Flask / Streamlit) لتجربة النموذج مباشر يدعم اخال نصوص حتي 5000 جملة
100.00
|