تحليل النصوص وبناء نموذج معالجة لغة طبيعية (NLP)
تحليل النصوص وبناء نموذج معالجة لغة طبيعية (NLP)
وصف الخدمة
أقدّم خدمة تحليل النصوص وبناء نموذج معالجة لغة طبيعية (Natural Language Processing - NLP) باستخدام Python وتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
الخدمة مناسبة لمهام تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)، تصنيف النصوص (Text Classification)، واستخراج المعلومات (Information Extraction).
تشمل الخدمة معالجة النصوص، اختيار النموذج المناسب، تدريب النموذج، تقييمه، وتقديم كود منظم مع تقرير يوضح النتائج والأداء.
مناسبة للطلاب، الباحثين، والمؤسسات التي تحتاج إلى تحليل بيانات نصية بشكل علمي واحترافي.
مميزات الخدمة
1. التعامل مع بيانات نصية حتى 5000 سجل
أقوم بتحليل ومعالجة نصوص بحجم يصل إلى 5000 سجل نصي، وهو الحجم المناسب لبناء نموذج فعّال دون التأثير على الأداء.
يتم تنظيف النصوص من الرموز والكلمات الشائعة والتكرارات وتجهيزها للتحليل.
وفي حالة رغبتك في تحليل كمية بيانات أكبر يمكن زيادتها من قائمة الخدمات الإضافية.
2. استخدام خوارزمية تعلم آلي مناسبة لمهام NLP
أختار خوارزمية تعلم آلي مناسبة لطبيعة المشروع (تحليل مشاعر أو تصنيف نصوص)، مثل Logistic Regression أو Naive Bayes أو Random Forest، لتحقيق أفضل دقة ممكنة.
3. تدريب النموذج بعد معالجة النصوص
أقوم بتطبيق خطوات تنظيف وتحليل النصوص وتحويلها إلى تمثيلات رقمية باستخدام تقنيات مثل TF-IDF أو Word2Vec أو BERT (في الخدمات المتقدمة)، ثم تدريب النموذج على البيانات الجاهزة لتعلّم الأنماط اللغوية.
4. تقييم أداء النموذج
يتم تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل Accuracy وPrecision وRecall وF1-score، مع عرض النتائج في شكل جداول ورسوم بيانية داخل التقرير النهائي.
5. تسليم الكود مكتوب بلغة Python
الكود كامل مكتوب بلغة Python باستخدام مكتبات متخصصة في علم البيانات ومعالجة اللغة مثل:
Pandas, NumPy, Scikit-learn, NLTK, SpaCy, Transformers.
6. تنظيم الكود مع تعليقات توضيحية
كل خطوة في الكود ستكون مشروحة داخل تعليقات توضيحية لتسهيل الفهم والتعديل لاحقًا.
7. تقرير موجز بصيغة PDF
يحتوي التقرير على وصف المشروع، خطوات التنفيذ، نوع النموذج المستخدم، نتائج التقييم بالأرقام، وتحليلات مفيدة تساعد في فهم الأداء النهائي للمشروع.
8. دعم فني بعد التسليم
أقدّم دعم فني مجاني لمدة 3 أيام بعد التسليم للرد على أي استفسارات تخص الكود أو النموذج أو التقرير.
ما الذي ستستلمه
1. ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على:
كود تنظيف ومعالجة البيانات النصية.
تحويل النصوص إلى تمثيلات رقمية.
تدريب النموذج وتقييمه.
تعليقات توضيحية لكل خطوة.
2. تقرير بصيغة PDF يحتوي على:
وصف المشكلة ونوع البيانات المستخدمة.
الخطوات التفصيلية لتنفيذ المشروع.
نوع النموذج المستخدم ولماذا تم اختياره.
نتائج التقييم بالأرقام والرسوم البيانية.
توصيات وملاحظات مستقبلية للتحسين.
كلمات مفتاحية
خدمات قد تنال إعجابك
شراء الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية
معالجة وتحليل نصوص حتى 20 الف سجل مع تحسين الأداء
15.00
|
|
بناء نموذجين ومقارنة الأداء بينهما بالأرقام والرسوم
10.00
|
|
تفعيل XAI لشرح قرارات النموذج
10.00
|
|
تطبيق BERT او Transformers لتحليل النصوص بدقة عالية
20.00
|
|
زياده مده الدعم الفنى لمده اسبوع
5.00
|
شراء الخدمة
سعر الخدمة
$5.00
تطويرات اختيارية
معالجة وتحليل نصوص حتى 20 الف سجل مع تحسين الأداء
15.00
|
|
بناء نموذجين ومقارنة الأداء بينهما بالأرقام والرسوم
10.00
|
|
تفعيل XAI لشرح قرارات النموذج
10.00
|
|
تطبيق BERT او Transformers لتحليل النصوص بدقة عالية
20.00
|
|
زياده مده الدعم الفنى لمده اسبوع
5.00
|
خدمات قد تنال إعجابك
كلمات مفتاحية
