Je vais construire du NLP pour l’analyse de sentiment et la classification de texte

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Nada Salem
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build nlp for sentiment analysis and text classification
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À propos de ce service

Traduction automatique

Je développerai des modèles NLP de haute qualité pour l’analyse de sentiment et la classification de texte en utilisant vos données textuelles. Ce service couvre toutes les étapes essentielles des projets NLP, notamment :


Prétraitement des données : nettoyage, tokenisation et préparation du texte pour la modélisation


Entraînement du modèle : création de modèles robustes avec Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, SpaCy et NLTK


Évaluation du modèle : rapport de métriques telles que précision, F1-score et rapports de classification


Déploiement (optionnel) : création d’une application web interactive avec Streamlit pour tester et utiliser facilement votre modèle



Vous recevrez des scripts Python prêts à l’emploi, des notebooks Jupyter ou des applications web entièrement fonctionnelles, avec des instructions claires pour l’utilisation.


Ce service est idéal pour les clients qui ont besoin de solutions NLP fiables, évolutives et entièrement documentées pour des jeux de données petits, moyens ou grands, que ce soit pour du prototypage, de la recherche ou de l’intégration dans des applications.

  • Type d'application

    • Application Web

  • Frameworks pour ordinateur

    • Autres

  • Type d'IA

    • Autres

  • Langage de programmation

    • Python

  • Frameworks web

    • Autres

  • Créateurs no-code low-code

    • Autres

Découvrez Nada Salem

Nada Salem
  • DeÉgypte
  • Membre depuisoct. 2025

  • Langues

    Arabe, Anglais
I’m an AI and Machine Learning developer with hands-on experience in Python, data analysis, and model deployment. I’ve worked on projects including: 1.Bank Loan Default Predictor (Machine Learning):predicting customer eligibility. 2.Real vs Fake Image Detection & Handwritten Character Recognition (Computer Vision):trained CNN and YOLO models with TensorFlow and OpenCV. 3.Twitter Sentiment Analysis & Spam Detection (NLP):processed text with SpaCy and NLTK. 4.Gender Voice Classifier (Audio AI):analyzed audio signals using Librosa and deep learning. I’ve also built an RFID attendance system .

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