اويس عبد الباسط ذياب بني ملحم نشر 1 يونيو أرسل تقرير نشر 1 يونيو https://docs.google.com/document/d/11TWZMC-b76yWMnXAam6mKZD4L-lt_SlwgC1vCrSBOXs/edit?usp=sharing 1 اقتباس
0 Mustafa Suleiman نشر 2 يونيو أرسل تقرير نشر 2 يونيو ذلك مشروع نهائي كإختبار لك، المطلوب به تطوير نظام توصية كتب لمكتبة رقمية، لتحسين تجربة المستخدم من خلال اقتراح كتب تناسب اهتماماته بناءً على بيانات معينة، والبيانات تشمل: عناوين الكتب. أنواع الكتب (التصنيفات مثل رواية، خيال علمي، تاريخ، وخلافه). ملخصات الكتب. تقييمات الكتب. وبعد البحث عن مجموعة بيانات مناسبة أي Dataset، عليك معالجة النصوص من خلال مكتبات مثل NLTK أو spaCy، والنظام يجب أن يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي، وبالأخص المحولات Transformers، لتحليل النصوص وإنشاء توصيات دقيقة بناءًا على تفضيلات المستخدم، ويتوفر Sentence Transformers من Hugging Face. بالتالي عليك فهم تفضيلات المستخدم، حيث تستقبل مدخلات من المستخدم، كنوع الكتب المفضل لديه أو وصف لما يبحث عنه، واعتمادًا على تلك المدخلات، ستقترح كتبًا مناسبة. أيضًا معالجة النصوص بتحليل ملخصات الكتب مثلاً، وذلك باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية NLP، وستحولها إلى Text Embeddings، وهي تمثيلات رقمية للنصوص يمكن للكمبيوتر فهمها. ثم إنشاء نظام التوصية من خلال استخدام التضمينات النصية لقياس التشابه بين تفضيلات المستخدم وبين الكتب في قاعدة البيانات، ولديك أدوات مثل FAISS أو Annoy للبحث بسرعة عن الكتب الأكثر تشابهًا. وتفقد مكتبة scikit-learn لتجربة مقاييس تشابه إضافية مثل Cosine Similarity أو لتطبيق تقنيات التجميع Clustering. اقتباس
السؤال
اويس عبد الباسط ذياب بني ملحم
https://docs.google.com/document/d/11TWZMC-b76yWMnXAam6mKZD4L-lt_SlwgC1vCrSBOXs/edit?usp=sharing
2 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.