Costruirò NLP per analisi del sentiment e classificazione del testo

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Nada Salem
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build nlp for sentiment analysis and text classification
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Informazioni su questo servizio

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svilupperò modelli NLP di alta qualità per analisi del sentiment e classificazione del testo usando i tuoi dati testuali. Questo servizio copre tutte le fasi essenziali dei progetti NLP, tra cui:


Preprocessing dei dati: pulizia, tokenizzazione e preparazione del testo per il modello


Training del modello: costruzione di modelli robusti con Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, SpaCy e NLTK


Valutazione del modello: report di metriche come accuratezza, F1-score e report di classificazione


Deployment (opzionale): creazione di un'app Web interattiva con Streamlit per testare e usare facilmente il tuo modello



Riceverai script Python pronti all'uso, Jupyter Notebook o Web App completamente funzionanti, con istruzioni chiare per l'uso.


Questo servizio è perfetto per clienti che necessitano di soluzioni NLP affidabili, scalabili e completamente documentate per dataset piccoli, medi o grandi, sia per prototipazione, ricerca o integrazione in applicazioni.

  • Tipo di applicazione

    • Applicazione web

  • Framework desktop

    • Altro

  • Tipo IA

    • Altro

  • Linguaggio di programmazione

    • Python

  • Framework Web

    • Altro

  • Builder no e low-code

    • Altro

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Nada Salem
  • DaEgitto
  • Membro daott 2025

  • Lingue

    Arabo, Inglese
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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