<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "9d2a734deb904caff310d1a999c6bd7a",
  "translation_date": "2025-08-29T14:35:03+00:00",
  "source_file": "6-NLP/3-Translation-Sentiment/assignment.md",
  "language_code": "ar"
}
-->
# رخصة شعرية

## التعليمات

في [هذا الدفتر](https://www.kaggle.com/jenlooper/emily-dickinson-word-frequency) يمكنك العثور على أكثر من 500 قصيدة لإميلي ديكنسون تم تحليلها مسبقًا لتحديد المشاعر باستخدام تحليلات النصوص من Azure. باستخدام هذه المجموعة من البيانات، قم بتحليلها باستخدام التقنيات الموضحة في الدرس. هل يتطابق الشعور المقترح للقصيدة مع قرار خدمة Azure الأكثر تطورًا؟ لماذا أو لماذا لا، برأيك؟ هل هناك شيء يفاجئك؟

## المعيار

| المعايير | مثالي                                                                      | مقبول                                                 | يحتاج إلى تحسين          |
| -------- | -------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ------------------------ |
|          | يتم تقديم دفتر يحتوي على تحليل قوي لعينة من أعمال المؤلف                  | الدفتر غير مكتمل أو لا يقوم بالتحليل                  | لم يتم تقديم أي دفتر    |

---

**إخلاء المسؤولية**:  
تمت ترجمة هذه الوثيقة باستخدام خدمة الترجمة الآلية [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى لتحقيق الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار الوثيقة الأصلية بلغتها الأصلية المصدر الموثوق. للحصول على معلومات حساسة أو هامة، يُوصى بالاستعانة بترجمة بشرية احترافية. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تفسيرات خاطئة ناتجة عن استخدام هذه الترجمة.