كاشف المزاج المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام معالجة اللغة الطبيعية

أدى انتشار التواصل الرقمي إلى زيادة الحاجة إلى أدوات يمكنها تحليل وتفسير المشاعر البشرية بشكل فعال. تقدم هذه الورقة تطوير كاشف مزاج مدعوم بالذكاء الاصطناعي يستخدم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمييز وتصنيف الحالات العاطفية من البيانات النصية. من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم العميق، يعالج النظام مدخلات اللغة، مثل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، محادثات الدردشة، والمحتوى الذي ينشئه المستخدم، لاكتشاف المزاج الذي يتراوح بين الفرح والحزن إلى الغضب والقلق. تتكامل بنية كاشف المزاج مع نماذج لغوية مدربة مسبقًا، مثل BERT و GPT، والتي تم ضبطها بدقة على مجموعة بيانات متنوعة تشمل أنماط لغوية مختلفة وتعبيرات عاطفية. يستخدم النظام تحليل المشاعر والفهم السياقي لتعزيز دقته، مما يمكّنه من التقاط الفروق الدقيقة في اللغة. بالإضافة إلى ذلك، نناقش نشر التعلم المعزز لتحسين أداء النموذج باستمرار بناءً على ملاحظات المستخدم والتفاعلات في العالم الحقيقي. لتقييم فعالية كاشف المزاج، أجرينا اختبارات شاملة على مجموعات بيانات متعددة، محققين معدلات دقة عالية في تصنيف المزاج. تظهر نتائجنا إمكانية تطبيق هذه التكنولوجيا في مجالات عديدة، بما في ذلك دعم الصحة النفسية، استراتيجيات التسويق، وتعزيز خدمة العملاء. في النهاية، تهدف هذه الحلول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى تعزيز الفهم والتواصل الأفضل في التفاعلات الرقمية، مما يمهد الطريق للتقدم في الذكاء العاطفي.