الذكاء الاصطناعي واللغة العربية نحو تعزيز الهوية الرقمية في عصر التكنولوجيا

اللغة العربية بين عراقة التراث وثورة الذكاء الاصطناعي: إحياء الجمال ومواكبة العصر

اللغة العربية، حاملة لواء القرآن الكريم ورمز الفصاحة والبيان، تتجلى في حروفها الثمانية والعشرين عالَمًا من الزخم اللغوي المبارك، تُنبت القصائد وتُحيط بأسرار البلاغة. فهي منبع المعاني ومحطّ الكلمة التي استطاعت عبر القرون أن تحمل حضارةً بأكملها. لكنها اليوم تواجه معتركًا صاخبًا في زمن التكنولوجيا، حيث تُهمّش رغم تفوقها، ويُرمى عليها زورًا بتهمة “العقم” من أبنائها أنفسهم وما هي بعقيم، بل لغةٌ حيةٌ قادرةٌ على الازدهار. فبينما أفرز الفكر الإنساني تطوراتٍ ماديةً هائلةً، تراجعت العربية عن صدارة المشهد العلمي والتقني، وغابت عن طور التطبيقات الحديثة، وكأنها خرجت من معركة العصر بلا درهمٍ ولا دينار، أو أُخرجت بلا حظٍ أو بخت.

في خضم هذا التحول الرقمي العالمي، تواجه العربية تحديًا مزدوجًا: الحفاظ على أصالة تراثها الذي تجسده نصوص الوحي والشعر، وفرض وجودها الفاعل في الفضاء الرقمي الذي يكتسحه محتوىٌ بلغاتٍ أقلّ منها ثراءً. لكن الذكاء الاصطناعي يقدم فرصةً استثنائيةً لإعادة التوازن؛ فهو ليس مجرد أداةٍ تقنيةٍ، بل حليفٌ استراتيجيٌ يُعيد للعربية بهاءها عبر آليتين رئيسيتين:

توظيفها كلغةٍ قادرةٍ على قيادة التطوير والتنمية، من خلال بناء نماذج لغوية ذكية تُحاكي تعقيداتها الصرفية والنحوية.
إثراء المحتوى الرقمي العربي عبر رقمنة مواردها في شتى العلوم، من الفلسفة إلى الطب والهندسة، ونقل تراثها من المخطوطات القديمة إلى منصاتٍ تفاعليةٍ تليق بعصر المعرفة.

هذه الثورة التكنولوجية ليست محاولةً لـتحديث العربية، بل إثباتٌ لقدرتها على الصمود كجسرٍ بين الماضي والمستقبل، حيث تُصاغ حلول الذكاء الاصطناعي بلسانٍ عربيٍ مبين، يحمل في خوارزمياته روحَ الحضارةِ، ويُعيد للكلمة العربية مكانتها كلغةِ العلومِ والفنونِ، لا لغةِ الماضي فحسب، نحاول في مقالين متتاليين أو أكثر – وهذا ليس بقدر الحديث عن العربية – أن نوضح بعض المضامين الى قد يتبناها أحد المطورين لإثبات قوة العربية في معترك الشكل الحديث للحياة.

توظيف اللغة العربية كلغة قادرة على قيادة التطوير والتنمية

اللغة العربية تُعتبر واحدة من أكثر اللغات تعقيدًا من حيث التصريف، حيث إن الكلمة قد تُشتق من جذر واحد بطرق متعددة تتضمن إضافة اللواحق والتنوين، ما يختلف عن اللغات الأخرى.

في هذا السياق، تم تطوير أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي؛ للمساعدة في تحليل التصريفات الآلية للنصوص العربية، مما يساهم في تحسين فعالية معالجة اللغة الطبيعية في التطبيقات المختلفة. سنتناول في هذا الجزء بعض الأمثلة الحقيقية لهذه الأدوات المستخدمة في التصريف الآلي للغة العربية.

أمثلة حقيقية للتصريف الآلي في اللغة العربية:

أدوات قلم

قلم هو برنامج يساعد في كتابة نصوص عربية خالية من الأخطاء الإملائية والنحوية، ويُعد من الأدوات المتقدمة في هذا المجال. يقدم قلم عدة مهام تهدف إلى تحسين النصوص العربية، بما في ذلك:

التدقيق الإملائي والنحوي، اقتراح تحسينات لصياغة الكلمات والجمل، التشكيل التلقائي، توثيق آيات القرآن الكريم، وتدقيق علامات الترقيم.

نظام مشكال – Mishkal للتشكيل الآلي:

الوظيفة: إضافة التشكيل (الحركات) تلقائيًا إلى النصوص العربية غير المُشكّلَة، وهو أمرٌ بالغ الأهمية لفهم النصوص الدينية والأدبية بدقة.
التقنية المستخدمة: يعتمد على خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية التكرارية المدربة على نصوص مُشكّلَة من القرآن والأدب الكلاسيكي.

أداة فراسة – Farasa للتصريف الآلي

فراسة هي أداة عربية مخصصة لمعالجة اللغة الطبيعية، تستخدم في تحليل الكلمات وتصريفها بشكل دقيق. في هذا النظام، يتم تصنيف الكلمة وفقًا للمحتوى التصريفي لها، مثل تصنيف الكلمة إلى فعل أو اسم، إضافةً إلى تحديد الجذور والأوزان.

نموذج (AraBERT) النموذج اللغوي القائم على BERT للغة العربية

AraBERT هو نموذج تم تدريبه على مجموعة ضخمة من البيانات باللغة العربية، ويُستخدم في العديد من التطبيقات الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية. فيما يخص التصريف الآلي، يقوم AraBERT بتحديد الجذر الصحيح للكلمة بناءً على السياق المحيط بها.
على سبيل المثال، عند إعطاء كلمة مثل “مفكر” أو “مكتوب”، يعمل AraBERT على استخراج الجذر (فكر، كتب) ويُولد التصريفات المرتبطة بهما بناءً على السياق.
يُستخدم هذا النموذج في تطبيقات مثل التعرف على الكيانات، تحليل النصوص، والتفاعل مع المساعدات الذكية.

Stanford Arabic Parser

أداة متقدمة لتحليل الجمل العربية نحويًا، تعتمد على بيانات Penn Arabic Treebank. تُستخدم لتحليل النصوص العربية المكتوبة مثل الأخبار وتحويل الجمل إلى بنى لغوية يمكن دراستها وفهمها.
هذه الأداة توفر دقة عالية في استخراج المعلومات النحوية والجمالية.

Stanford Arabic Word Segmenter

أداة لتقسيم النصوص العربية إلى وحدات فردية (كلمات)، مما يساعد في تسهيل العمليات الأخرى مثل الترجمة الآلية وتحليل النصوص. هذه الأداة تعالج النصوص بشكل أسرع باستخدام تقنيات تصنيف عشوائي مشروط (CRF).
تعتبر مفيدة في معالجة كميات ضخمة من النصوص، مثل تلك المستخدمة في الترجمة الآلية.

Stanford Arabic Part of Speech Tagger

أداة متخصصة في تصنيف الكلمات العربية من حيث نوعها النحوي (مثل اسم، فعل، حرف، إلخ)، مما يسهم في تحسين دقة الأدوات التي تعتمد على فهم سياق الجمل.
هذه الأداة مدربة باستخدام بيانات Penn Arabic Treebank لتصنيف الكلمات العربية بدقة.

Tregex/TregexGUI

أداة تعتمد على الاستعلامات العادية للأشجار النحوية. يتم استخدامها للبحث واستعراض الأشجار النحوية في النصوص العربية. توفر واجهة رسومية TregexGUI لتسهيل العمل على المستخدمين غير التقنيين.
هذه الأداة مفيدة لاستخراج الأنماط اللغوية داخل الأشجار النحوية، مما يساعد في فهم تركيب الجمل العربية بشكل أفضل.

تعتبر هذه الأدوات جزءًا من الجهود المبذولة لتحسين معالجة اللغة العربية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.

أهمية التصريف الآلي في التطبيقات:

تحليل النصوص: باستخدام أدوات مثل قلم وفراسة، يمكن تحليل النصوص العربية بشكل دقيق من خلال تقسيم الكلمات إلى جذور وتصريفات، مما يعزز دقة الفهم في تطبيقات مثل تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات.
محركات البحث: في محركات البحث التي تدعم اللغة العربية، تساعد هذه الأدوات في تحسين نتائج البحث من خلال فهم الجذور والتصريفات الخاصة بالكلمات المُدخلة من قبل المستخدم.
التفاعل مع الذكاء الاصطناعي: تُستخدم تقنيات التصريف الآلي لتحسين تفاعل المستخدمين مع المساعدات الذكية والتطبيقات الذكية مثل Siri و Google Assistant التي تدعم اللغة العربية.

المصادر:

_{قلم – المدقق اللغوي ومساعد الكتابة الذكي}

_Farasa

_{مشكال النصوص العربية}

_{The Stanford Natural Language Processing Group}

_{[2003.00104] AraBERT: Transformer-based Model for Arabic Language Understanding}