Ich werde NLP für Sentiment-Analyse und Textklassifikation aufbauen

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Nada Salem
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build nlp for sentiment analysis and text classification
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Über diesen Service

Automatische Übersetzung

Ich entwickle hochwertige NLP-Modelle für Sentiment-Analyse und Textklassifikation mit deinen Textdaten. Dieser Gig deckt alle wichtigen Phasen von NLP-Projekten ab, einschließlich:


Datenvorverarbeitung: Reinigung, Tokenisierung und Textaufbereitung für das Modell


Modelltraining: robuste Modelle mit Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, SpaCy und NLTK erstellen


Modellevaluation: Metriken wie Genauigkeit, F1-Score und Klassifikationsberichte bereitstellen


Deployment (optional): eine interaktive Streamlit Web-App erstellen, damit du dein Modell einfach testen und nutzen kannst



Du erhältst einsatzbereite Python-Skripte, Jupyter Notebooks oder voll funktionsfähige Web-Apps mit klaren Anweisungen zur Nutzung.


Dieser Gig ist perfekt für Kunden, die zuverlässige, skalierbare und vollständig dokumentierte NLP-Lösungen für kleine, mittlere oder große Datensätze benötigen, egal ob für Prototypen, Forschung oder Integration in Anwendungen.

  • Anwendungsart

    • Web-Applikation

  • Desktop-Frameworks

    • Andere

  • KI-Typ

    • Andere

  • Programmiersprache

    • Python

  • Web-Frameworks

    • Andere

  • No- & Low-Code-Builder

    • Andere

Lerne Nada Salem kennen

Nada Salem
  • AusÄgypten
  • Mitglied seitOkt. 2025

  • Sprachen

    Arabisch, Englisch
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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