كود ذكاء اصطناعي بالبايثون لتحليل محتوى المقالات (نسخة متقدمة)
هل يمكنك تحويل هدا الى موقع يمكنني من خلاله التحدث الى النمودج الخاص بي وكدلك التعديل عليه او ادخال تحسينات مثل التدريب التحديث له دمج نماذج أخرى: تم دمج نموذج BERT لتحسين دقة تحليل الموضوعات.
تخصيص تحليل الموضوعات: يمكن تحديد عدد الموضوعات التي تريد تحليلها.
تخصيص تحليل التشابهات: يمكن تحديد كيفية حساب التشابهات.
دمج الكود مع واجهة مستخدم: لعرض نتائج التحليل بشكل تفاعلي.
مكتبات إضافية:
flair: مكتبة تحليل مشاعر متقدمة.
transformers: مكتبة لنموذج BERT.
ملاحظات:
هذا الكود نموذجي ويحتاج إلى مزيد من التطوير ليتناسب مع احتياجاتك بشكل كامل.
تأكد من تثبيت جميع المكتبات قبل تشغيل الكود.
أمثلة على استخدام الكود:
تحليل مشاعر المقالات: لتحديد ما إذا كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة.
تحليل كيانات المقالات: لتحديد الأشخاص والأماكن والمنظمات المذكورة في المقالات.
استخراج المعلومات: استخراج معلومات محددة من المقالات مثل أسماء الأشخاص، والأماكن، والتواريخ، والأحداث.
تحليل العلاقات: تحليل العلاقات بين الكيانات في المقالات.
تحليل الموضوعات: تحديد الموضوعات الرئيسية التي تناقشها المقالات.
تحليل التشاب