Ontology-based model for parsing Arabic verbal sentence

Other Title(s)

نموذج لإعراب الجملة العربية الفعلية بالاعتماد على الأنطولوجيا

Dissertant

al-Munirawi, Khalid Muhammad Atiyyah Yusuf

Thesis advisor

Barakah, Ribhi Sulayman

University

Islamic University

Faculty

Faculty of Information Technology

Department

Information Technology

University Country

Palestine (Gaza Strip)

Degree

Master

Degree Date

2019

Arabic Abstract

يعتبر الإعراب ضروريا لتمييز المعنى و فهم مقصد الكلام، بالإضافة إلى إزالة الغموض، فمن المستحيل فهم المعنى مغلوطا في وجود الإعراب الصحيح.

تتميز اللغة العربية بوفرة المعاني و المترادفات و الاشتقاقات، بالإضافة إلى التصريف النحوي المعقد، و تتزايد مشكلة تحديد المعنى الدقيق للكلمة غير المشكولة في الجملة حيث أن الكلمات في اللغة العربية متعددة المعاني و تحتمل درجة عالية من الغموض، و هذا ما يجعل من عملية الإعراب أمرا صعبا.

تزداد صعوبة الإعراب باختلاف ترتيب الكلمات في الجملة بالإضافة إلى وجود التشكيل من عدمه.

في هذا البحث، نقترح نموذجا لإعراب الجملة العربية الفعلية بالاعتماد على أنطولوجيا النحو العربي التي تحتوي مفاهيم النحو العربية، و قمنا بإضافة العديد من الفئات و الحالات من أجل تسهيل مهمة إعراب الجملة الفعلية.

قمنا - أيضا - ببناء مكونات قواعد النحو و التحقق من إسناد الفعل و فئات الإعراب و خصائص الفعل، لتكون القاعدة المعرفية الخاصة بهذا النموذج، و الذي اعتمد أيضا على المحلل الصرفي الذي يقوم بتحليل كلمات الجملة صرفيا، و بمساعدة مستخرج المترادفات الذي يحتوي بعضا من خصائص الكلمة في اللغة العربية إضافة إلى المترادفات.

تم برمجة تطبيق يجمع المكونات أعلاه ضمن واجهة للمستخدم، يستطيع من خلالها إدخال الجملة لإعرابها، مع خيارات لتشكيل الكلمة جزئيا أو كليا، و إمكانية إزالة الغموض من خلال اختيار التشكيل و التصريف المناسب للكلمة من خيارات المحلل الصرفي، و التأكد من ذلك من المترادفات المعروضة من مستخرج المترادفات، و من ثم الحصول على نتيجة الإعراب.

قمنا باختيار 22 جملة فعلية من بعض كتب النحو العربي بحيث تغطي كافة احتمالات الجملة الفعلية و عددها 43، و قمنا بإجراء عدد من الاختبارات للنموذج بهذه الجمل، مشكولة مرة، و غير مشكولة مرة أخرى، و حصلنا على نتائج تزداد دقتها طردا مع زيادة التشكيل للكلمات، بالإضافة إلى الابتعاد عن الترتيب غير النمطي للكلمات في الجملة.

English Abstract

Parsing is necessary for distinguishing the meaning and understanding the intentions of the speaker and rolling out any ambiguities.

It is nearly impossible to misunderstand the meaning if the parsing is done correctly.

Parsing Arabic sentence is a difficult task due to the relatively free word order of Arabic, besides the length of the sentence and the omission of diacritics (vowels) in written Arabic.

In this research, we build a model to parse the Arabic verbal sentence based on Arabic grammar ontology which conceptualizes the Arabic grammar.

We have added some classes and instances to the ontology in order to conceptualize the Arabic verbal sentence and build Grammar Rules, Verb Properties, Parsing Classes and Conjunction Checker components to form a verbal sentence knowledge base.

The parsing model is supported by morphological analyses for sentence syntactic analysis and Arabic synonyms extractor for deriving synonyms.

We implemented the model and provided it with a user interface where the user can enter the sentence to be parsed, with options to partially or totally add diacritics to the words, and the possibility to remove ambiguity by choosing the most appropriate analysis from lexicon results, and then obtain the parsing result.

To evaluate the model, we have selected 22 Arabic verbal sentences from Arabic grammar books that cover all 43 possibilities for a verbal sentence, and we performed several tests with these sentences, once with diacritics and once without them.

The results we obtained show the accuracy of the model in parsing a sentence where the accuracy increases with the presence of diacritics, avoids free word order and follows the Arabic verbal sentence general pattern.

Main Subjects

Information Technology and Computer Science
Arabic language and Literature

Topics

• Arabic language
• Parsing(Grammar)

No. of Pages

71

Table of Contents

• APA
• MLA
• AMA

Language

English

Data Type

Arab Theses

Record ID

BIM-905432