Repository files navigation

This project aims to simulate human emotions using artificial intelligence. By utilizing machine learning techniques, specificallyTensorFlow andLSTM layers, the model is trained to classify emotional sentiments from textual data. The model is designed to analyze texts, understand the sentiment (positive, negative, or neutral), and provide predictions based on its training.

• Text sentiment analysis usingBERT andLSTM layers.
• Classification of emotions: Positive, Negative, Neutral.
• Ability to expand and train the model with different data sets.
• Real-time predictions based on textual input.

To install the necessary dependencies, run the following command:

pip install -r requirements.txt# or .venv:python3 -m venv .venvsource .venv/bin/activatepython -m pip show tensorflow tensorflow-hub# tensorflow 2.18.0pip install tensorflow# tensorflow-hub 0.16.1pip install tensorflow-hub# on macOS: conda or miniconadbrew install miniforgeconda create -n tf_env tensorflowconda activate tf_env

1. Clone the repository.
2. Ensure thatTensorFlow andTensorFlow Hub are installed.
3. Train the model using your own dataset (or use the example dataset).
4. Run the script to test emotion classification on new text inputs.

test_text= ["I am feeling excited"]pred=model.predict(test_text)print(f"Predicted Emotion:{pred}")

This project is licensed under the MIT License.

يهدف هذا المشروع إلى محاكاة مشاعر الإنسان باستخدام الذكاء الاصطناعي. باستخدام تقنيات التعلم الآلي، وخاصةTensorFlow وطبقاتLSTM، يتم تدريب النموذج لتصنيف المشاعر العاطفية من البيانات النصية. تم تصميم النموذج لتحليل النصوص، وفهم المشاعر (إيجابي، سلبي، أو محايد)، وتقديم التنبؤات بناءً على تدريبه.

• تحليل المشاعر النصية باستخدامBERT وطبقاتLSTM.
• تصنيف المشاعر: إيجابي، سلبي، محايد.
• إمكانية توسيع وتدريب النموذج باستخدام مجموعات بيانات مختلفة.
• التنبؤات الفورية بناءً على المدخلات النصية.

لتثبيت المتطلبات اللازمة، قم بتشغيل الأمر التالي:

pip install -r requirements.txt#or .venv:python3 -m venv .venvsource .venv/bin/activatepython -m pip show tensorflow tensorflow-hub# tensorflow 2.18.0pip install tensorflow# tensorflow-hub 0.16.1pip install tensorflow-hub# on macOS: conda or miniconadbrew install miniforgeconda create -n tf_env tensorflowconda activate tf_env

1. استنساخ المستودع.
2. تأكد من تثبيتTensorFlow وTensorFlow Hub.
3. درب النموذج باستخدام مجموعة البيانات الخاصة بك (أو استخدم مجموعة البيانات المثال).
4. قم بتشغيل السكربت لاختبار تصنيف المشاعر على النصوص الجديدة.

test_text= ["I am feeling excited"]pred=model.predict(test_text)print(f"Predicted Emotion:{pred}")

هذا المشروع مرخص بموجبMIT License.

يمكنك إضافة المزيد من التفاصيل والميزات حسب الحاجة.