استخدام خوارزميات تعلم الآلة لتصنيف همزتي الوصل و القطع

Abstract AR

في هذه الدراسة البحثية نستعرض مساهمة التقنية في تطور اللغة العربية لا سيما الرسم الصحيح لهمزتي الوصل و القطع.

و تهدف الدراسة بشكل خاص لبناء نموذج مصنف ذكي يعمل على تصنيف الكلمات العربية المبتدئة بحرف الألف و تصنيف همزتها إلى همزة وصل أو همزة قطع من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بصورة عامة و خوارزميات تعلم الآلة بصورة خاصة من أجل تأسـيس معاييـر دقيقة و صحيحة فــي رسم همزتي الوصل و القطع.

و اعتمدت الدراسة على تجميع الكلمات العربية المبتدئة بالهمزة من خلال تصميم استبانة رقمية مهمتها تجميع أكبر قدر من الكلمات المبتدئة بالهمزة و تصنيفها لهمزتي وصل أو قطع وفقا لقواعد النحو المتبعة في ذلك تم نشر الاستبانة على الويب و تعبئتها بواسطة 50 متخصص في النحو بدرجات علمية متفاوتة حيث بلغ عدد الكلمات المصنفة 400 كلمة و بعد معالجة و استبعاد الكلمات المكررة و عددها 101 كلمة و حصلنا على 299 كلمة صالحة لتطبيقها على نموذج المصنف و بناء على حجم ونوع البيانات المجمعة و آلية التصنيف المتبعة تم تطبيق خوارزميات تصنيف تتناسب مع العينة المجمعة مثل خوارزمية آلة دعم المتجه (SVM) و خوارزمية نايف بيز(NB) و خوارزمية الجار الأقرب (KNN) وذلك من خلال استخدام لغة Python و مكتبة (sk-learn).

بعد تدريب نماذج المصنفات المستخدمة و قياس دقة الخوارزميات تبين أن خوارزمية آلة دعم المتجه (SVM) قد حصلت على أعلى دقة للنموذج بنسبة 92% وهي نسبة مرتفعة وكافية لحل المشكلة.