محلّل المشاعر

معاينة مباشرة — تفاعلية

NLP text analysis - detects positive and negative sentiments accurately

0 / 500 chars

'Samples:'

Type or pick a sample to see the analysis

كيف تم بناء هذا المشروع

شرح خطوة بخطوة للمنهجية والخوارزميات المستخدمة

جمع كلمات عاطفية إنجليزية وعربية مع أوزان (-2 إلى +2). كلمات قوية (ممتاز، رائعة) تأخذ وزن +1.5، كلمات محايدة تأخذ وزن 0.

{ good: 0.8, great: 1.0, excellent: 1.2, ... }

تقسيم النص إلى كلمات (tokens) باستخدام regex خاص لإزالة علامات الترقيم والحفاظ على الحروف العربية.

text.toLowerCase().split(/\s+/)

لكل token، نبحث في قاموس المشاعر (إيجابي/سلبي) ونجمع الأوزان.

if (positiveDict[cleanWord]) score += weight

إذا سبقت الكلمة كلمة نفي (لا، لم، لن، مش، ليست)، نقلب المعادلة: الإيجابي يصبح سلبي والعكس.

if (NEGATION_AR.includes(prevWord)) score = -score

نجمع كل النتائج ونحسب المتوسط: (positive - negative) / total * 100 لتكون بين -100 و +100.

score = (totalScore / sentimentWords) * 100

نعرض النتيجة على SVG gauge مع إبرة متحركة، وبطاقات إحصائيات ملونة، و word cloud ملوّن.

ReactuseState, useMemo, useState hooks

SVGرسم الـ Gauge بدون مكتبات

NLP Lexicon~150 كلمة عربية وإنجليزية

Regexتنظيف النصوص وتقطيعها

CSS Animationsتدرجات وانتقالات سلسة

RTL Supportدعم كامل للعربية