خطوات عملية:
- معالجة النص الأولية: إزالة الضوضاء مثل علامات الترقيم والرموز والتصحيحات الإملائية.
- تجزئة: تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو الجمل.
- تحليل المشاعر: تحديد ما إذا كان النص يعبر عن عاطفة إيجابية أو سلبية.
- التعرف على الكيان المسمى: تحديد الكيانات مثل الأشخاص والأماكن والمنظمات.
مثال بايثون:
import nltk
# معالجة النص الأولية
text = nltk.corpus.gutenberg.raw('austen-emma.txt')
text = text.lower()
text = re.sub('[^a-zA-Z ]', '', text)
# تجزئة
tokens = nltk.word_tokenize(text)
# تحليل المشاعر
sentiment = nltk.sentiment.vader.SentimentIntensityAnalyzer()
score = sentiment.polarity_scores(' '.join(tokens))
مفاهيم أساسية:
- معالجة اللغات الطبيعية: دراسة كيفية تحليل وإنشاء اللغات البشرية بواسطة الآلات.
- معالجة النص الأولية: إعداد النص لتحليله عن طريق إزالة الضوضاء وتوحيد الحروف.
- التجزئة: تقسيم النص إلى وحدات أصغر مثل الكلمات أو الجمل.
- تحليل المشاعر: تحديد درجة المشاعر الإيجابية أو السلبية في النص.
- التعرف على الكيان المسمى: تحديد كيانات محددة مثل الأشخاص والأماكن والمنظمات.
خطوات عملية:
- اجمع البيانات: احصل على مجموعة من النصوص لتدريب النماذج الخاصة بك.
- قم بمعالجة النص الأولية: أزل الضوضاء ووحّد الحروف.
- جزئ النص: قسم النص إلى وحدات أصغر.
- اختر النموذج المناسب: حدد نموذج معالجة اللغة الطبيعية المناسب لمهمتك.
- درب النموذج: قم بتدريب النموذج على بياناتك.
- قم بتقييم النموذج: اختبر أداء النموذج على مجموعة من البيانات غير المرئية.
مثال عملي:
بتطبيق هذه الخطوات، يمكنك إنشاء نموذج تحليل للمشاعر لتحديد ما إذا كان التعليق على المنتج إيجابيًا أم سلبيًا. سيساعدك هذا في تحسين تجربة العملاء وفهم آرائهم بشكل أفضل.