المعالجة الحاسوبية لأسلوب الشرط في اللغة العربية: بناء نموذج آلي لاكتشافه وتحليله دلاليًّا Computational Processing of the Conditional Style in Arabic: Building an Automated Model for Its Detection and Semantic Analysis

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

قسم الإعداد اللغوي، معهد تعليم اللغة العربية،جامعة الإمام محمد بن سعود الإسلامية

المستخلص

   يسعى هذا البحث إلى معالجة أحد الأساليب البلاغية الأكثر تعقيدًا في اللغة العربية، وهو أسلوب الشرط، من خلال تطوير نموذج حاسوبي قادر على اكتشاف هذا الأسلوب وتحليله دلاليًّا. ينطلق البحث من رصد الخصائص النحوية والدلالية للجملة الشرطية، بما في ذلك تصنيف أدوات الشرط، وتحليل البنية التركيبية، وتحديد الوظائف الدلالية لجواب الشرط، مثل: (الترغيب، التحذير، التهديد، التمني...). وقد بُني النموذج المقترح على منهجين: نموذج قاعدي يستند إلى قواعد لغوية مصاغة يدويًّا، ونموذج تعلُّم آلي (SVM) تم تدريبه على مدوّنة موسومة يدويًّا. أظهرت النتائج أن النموذج القاعدي يمتاز بالدقة العالية في اكتشاف التراكيب النمطية، بينما يتمتع نموذج التعلم الآلي بقدرة أكبر على التعميم والتعامل مع السياقات المعقدة. كما نجح النموذج في تصنيف دلالة الجمل الشرطية بدقة مقبولة، مما يفتح المجال أمام تطبيقات تعليمية وتحليلية تعتمد على الذكاء الاصطناعي. ويأمل البحث أن يُسهم في بناء نواة لمعالجة بلاغية حاسوبية تستوعب خصوصيات اللغة العربية وتدعم استخداماتها في بيئات تعليمية وتحليلية متقدمة.
This study addresses one of the most intricate rhetorical constructions in the Arabic language—the conditional structure—by developing a computational model capable of automatically identifying and semantically analyzing it. The research begins with a detailed examination of the syntactic and semantic features of conditional sentences, including the classification of conditional particles, structural analysis, and the categorization of conditional meanings (e.g., incentive, warning, threat, supplication). The proposed system integrates two approaches: a rule-based model grounded in manually crafted linguistic rules, and a machine learning model (SVM) trained on a manually annotated corpus. Results show that the rule-based model excels in detecting standard patterns, while the learning-based model demonstrates better generalization and contextual handling. Furthermore, the model achieved notable accuracy in classifying the semantic functions of conditional responses, suggesting promising applications in education, rhetorical analysis, and AI-driven text processing. This study aspires to contribute to the emerging field of Arabic computational rhetoric, combining linguistic depth with technological innovation.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية

المراجع

  1. فهرس المصادر والمراجع

    المراجع العربية:

    1. زغبوش، بنعيسى، وبوعناني، مصطفى. (2006). المعالجة الآلية للغة: مسارات تحليل الجمل العربية باعتماد نماذج شبكات الانتقال. مجلة العلوم الإنسانية والاجتماعية، جامعة قسنطينة، (14)، 5–25.
    2. عابد، رشيدة. (2018). المعالجة الآلية للجملة العربية. أمارات في اللغة والأدب والنقد. المجلد 2 (1)، 154-160.
    3. الغانمي، مهدي حارث مالك. (2020). الشرط عند عبد القاهر الجرجاني: مقاربة في كتابي المقتصد في شرح الإيضاح ودلائل الإعجاز. مجلة القادسية في الآداب والعلوم التربوية - جامعة القادسية، كلية التربية، 20(3)، 175–192.

    المراجع الأجنبية:

    1. Abdelali, A., Darwish, K., Durrani, N., & Mubarak, H. (2016). Farasa: A Fast and Furious Segmenter for Arabic. Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Demonstrations, 11–16.
    2. Badawi, E., Carter, M. G., & Gully, A. (2004). Modern Written Arabic: A Comprehensive Grammar. London: Routledge.
    3. Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. O'Reilly Media.
    4. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT 2019, 4171–4186.
    5. Diab, M., Habash, N., & Rambow, O. (2009). Arabic Diacritization in the Context of Statistical Machine Translation. Proceedings of the ACL-IJCNLP 2009 Conference, 281–284.
    6. Diab, M., Habash, N., & Rambow, O. (2014). Toward Building a Lexical Ontology for Arabic. Proceedings of the Global WordNet Conference, 397–406.
    7. Habash, N. (2010). Introduction to Arabic Natural Language Processing. Morgan & Claypool Publishers.
    8. Habash, N., Diab, M., & Rambow, O. (2012). Morphological Analysis and Disambiguation for Dialectal Arabic. Proceedings of the 2012 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 49–59.
    9. Holes, C. (2004). Modern Arabic: Structures, Functions, and Varieties (2nd ed.). Georgetown University Press.
    10. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed., draft). Stanford University.
    11. Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
    12. Obeid, O., Zalmout, N., Khalifa, S., Taji, D., Erdmann, A., & Habash, N. (2020). CAMeL Tools: A Toolkit for Arabic Natural Language Processing. Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference, 7022–7032.
    13. Owens, J. (1984). A Grammar of Contemporary Arabic. Cambridge University Press.
    14. Palmer, M. (2011). Semantics and NLP: What's the Connection? Computational Linguistics, 37(3), 617–629.
    15. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., ... & Duchesnay, E. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830.
    16. Reiter, E., & Dale, R. (2000). Building Natural Language Generation Systems. Cambridge University Press.

    Ryding, K. C. (2005). A Reference Grammar of Modern Standard Arabic. Cambridge University Press.

مجــلة کلية اللغة العربية بأســيوط
المجلد 44، العدد 5 - الرقم المسلسل للعدد 5
العدد الخامس من الإصدار الثالث (أغسطس)
أغسطس 2025
الصفحة 3241-3296

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات