تحليل مشاعر مراجعات أفلام IMDB

🔬 التركيز البحثي:

الاستفادة من معمارية محولات GPT-2 لتصنيف المشاعر في مجموعة بيانات مراجعة أفلام IMDB. يطبق هذا النموذج قوة نماذج اللغة الكبيرة على مهام تحليل المشاعر الثنائية.

📊 مقاييس الأداء:

• مجموعة البيانات: 50,000 مراجعة فيلم من IMDB.

• النموذج: رأس تصنيف قائم على GPT-2.

• الدقة: تصنيف مشاعر بدقة عالية.

• حجم المدخلات: نص مفكك بطول أقصى يبلغ 512.

• التحسين: خسارة الإنتروبيا المتقاطعة مع محسن Adam.

🧠 المزايا التقنية:

• معمارية المحولات: آلية الانتباه الذاتي لفهم العلاقات السياقية في النص.

• أوزان مدربة مسبقاً: نموذج أساسي GPT-2 مضبوط بدقة على نطاق الأفلام.

• سياق ثنائي الاتجاه: فهم سياق المراجعة من كلا الاتجاهين.

• تعلم النقل: الاستفادة من تمثيلات نماذج اللغة المدربة مسبقاً.

📁 ملفات النموذج:

• دفتر الملاحظات: `01-imdb-movie-reviews-sentiment.ipynb`

• مجموعة البيانات: Kaggle IMDB Dataset of 50k Movie Reviews

• إطار العمل: PyTorch, Transformers