Исследователи Университета Шарджа разрабатывают решения искусственного интеллекта для включения арабского языка и его диалектов в обработку естественного языка.

Ученые из Университета Шарджа создают интеллектуальные решения для включения арабского языка и его диалектов в обработку естественного языка

Арабский является официальным языком для более чем 422 миллионов людей и занимает пятое место среди самых широко используемых языков в мире. Однако, он имел тенденцию быть пренебрегаемым в Обработке естественного языка. Распространенным языком для использования является английский. Это потому, что арабская азбука трудна в использовании? Частично да, но исследователи работают над разработкой искусственного интеллекта для обработки арабского и различных диалектов.

Последние исследования имеют потенциал изменить способ, которым арабскоговорящие люди используют технологии, и сделать его простым для понимания и взаимодействия с ростом технологий. Проблемы возникают из-за сложности и богатства арабского языка. Арабский – это язык с богатым окончаниями, приставками и основными системами словообразования. Слова могут иметь несколько форм и могут быть производными от одной и той же основы. Текст на арабском языке может быть лишен диакритических знаков и гласных, что влияет на точность анализа текста и задач машинного обучения.

Арабские диалекты могут значительно отличаться от одного региона к другому, и создание моделей, которые могут понимать и создавать текст на различных диалектах, является значительной задачей. Из-за необходимости большего количества промежутков между словами, распознавание именованных сущностей (NER) является довольно сложной задачей. NER – это задача обработки естественного языка для идентификации и классификации именованных сущностей в тексте. Это важно для извлечения информации, анализа текста и понимания языка. Решение этих проблем в области арабской обработки естественного языка требует разработки специализированных инструментов, ресурсов и моделей, адаптированных к уникальным особенностям языка.

Исследователи из университета Шарджи разработали систему глубокого обучения, чтобы использовать арабский язык и его разновидности в приложениях, связанных с обработкой естественного языка (NLP), междисциплинарной подобласти лингвистики, информатики и искусственного интеллекта. По сравнению с другими моделями на основе искусственного интеллекта, их модель охватывает более широкий спектр вариаций диалектов на арабском языке.

Арабский NLP требует наличия более надежных ресурсов, доступных для языков, таких как английский. Это включает в себя корпусы, размеченные данные и предварительно обученные модели, которые являются важными для разработки и обучения систем обработки естественного языка. Чтобы решить эту проблему, исследователи создали большой, разнообразный и безупречно диалектный набор данных, объединив несколько отдельных наборов данных.

Модели, такие как классические и модели глубокого обучения, были обучены на этих наборах данных. Эти инструменты улучшили производительность чат-ботов, точно определяя и понимая различные арабские диалекты, что позволяет чат-ботам предоставлять более персонализированные и соответствующие ответы. Исследовательская работа команды также вызвала значительный интерес со стороны крупных технологических компаний, таких как IBM и Microsoft, поскольку они предоставляют большую доступность для людей с ограниченными возможностями.

Системы распознавания речи, созданные на основе этих конкретных диалектов, позволят более точное распознавание голосовых команд и услуг для людей с ограниченными возможностями. Арабский NLP также может использоваться в многоязыковых и кросс-языковых приложениях, таких как машинный перевод и локализация контента для бизнеса, нацеленного на арабоговорящие рынки.