تصنيف النصوص بناءً على الفئات المحددة (مثل التصنيفات الموضوعية أو الأنماط اللغوية).
تحليل المشاعر في النصوص لاستخراج رؤى قيمة حول آراء العملاء.
معالجة وتنظيف البيانات النصية لتحسين جودة التحليل.
استخدام خوارزميات متقدمة مثل TF-IDF, Word Embeddings, Transformer Models.
إمكانية تقديم النتائج في شكل تقارير، رسوم بيانية، أو ملفات Excel/CSV.
كود نظيف وقابل للتخصيص باستخدام Python, NLTK, SpaCy, Scikit-Learn, TensorFlow.
دعم مخصص والتعديلات بناءً على احتياجاتك.

ملف يحتوي على البيانات المصنفة وتحليل المشاعر (CSV, Excel, JSON، حسب الطلب).
الأكواد البرمجية المستخدمة في التصنيف والتحليل مع شرح مبسط.
تقرير تحليلي يوضح نتائج التصنيف والمشاعر مع رسوم بيانية إن لزم الأمر.
دعم فني للإجابة عن أي استفسارات متعلقة بالمخرجات.