Ich werde arabische und englische NLP- und Sentiment-Analyse in Python durchführen

Arabischer Text ist schwierig: Dialekte, gemischte Schriften, Emojis und inkonsistente Schreibweisen. Als Muttersprachler Arabisch und Data Scientist entwickle ich NLP-Lösungen, die deinen arabischen und englischen Text tatsächlich verstehen.

Was ich machen kann:

- Sentiment-Analyse (positiv / negativ / neutral) für Bewertungen, Tweets und Kundenfeedback

- Textklassifikation in deine eigenen Kategorien (Beschwerden, Themen, Absichten)

- Reinigung und Normalisierung arabischer Texte (Diakritika, Buchstabenvarianten, Dialektgeräusche)

- Analyse von Kundenbeschwerden mit klaren Diagrammen und Erkenntnissen

- Ein wiederverwendbares Python-Modell, das du auf neue Daten anwenden kannst

Aktuelles Ergebnis:

- Arabischer Sentiment-Klassifikator für 20.000 saudische Telekom-Tweets (AraCust): Makro-F1 0,914 auf gehaltenen Daten, besser als eine Wort-basierte Baseline

Über mich: AI Engineering Praktikant bei Kawkab, einem angewandten KI-Unternehmen, das zweisprachige Arabisch/Englisch KI-Produkte für Unternehmen im MENA-Raum entwickelt. Abschluss in Computer Engineering mit einem 660-stündigen Data Science und ML Bootcamp.

Bitte schreibe mir vor der Bestellung eine Nachricht mit einem Beispiel deines Textes und den Labels, die du brauchst, damit ich das richtige Paket bestätigen kann.