تقدم هذه الدراسة إطار عمل هجين للذكاء الاصطناعي مصمم للتنبؤ بنجاح حملات التمويل الجماعي، باستخدام تمثيلات BERT المعدلة بدقة، ووحدة انتباه كتلة الالتفاف المعززة (CBAM)، ومهارات اختيار الميزات الميتا-heuristic. يعالج الإطار بفعالية التحديات التي تطرحها البيانات النصية عالية الأبعاد، محققًا دقة تبلغ 77.8%، ودرجة F1 تبلغ 0.821، ومعامل ارتباط ماثيو (MCC) يبلغ 0.515، مع تقليل…