Languages

روبوت الدردشة باللغة العربية

Select a platform

  • Logo of MacOS
    Mac
  • Logo of Linux
    Linux
  • Logo of Windows
    Windows

روبوت الدردشة باللغة العربية هو برنامج يمكنه فهم وتحليل المحتوى باللغة العربية. يمكننا اليوم محاكاة ومعالجة المحادثات العربية بين جهاز الكمبيوتر والإنسان.

الإنجازات الحديثة في تكنولوجيا معالجة اللغات الطبيعية تجعل من السهل إنشاء روبوت الدردشة باللغة العربية. تستفيد تكنولوجيا روبوت الدردشة باللغة العربية المستند إلى الذكاء الاصطناعي من التعلم الآلي لفهم بنية اللغة، وكذلك لفهم "معاني" الكلمات.

أنشئ روبوت الدردشة باللغة العربية المستند إلى الذكاء الاصطناعي

اللغة العربية هي رابع أكثر لغة منطوقة على شبكة الإنترنت، ولكنها واحدة من اللغات التي من الصعب على غير الناطقين بها تعلمها. ويرجع السبب إلى أن اللغة العربية تختلف عن معظم اللغات في عدة نواحي:

  1. .اللغة العربية تُكتب من اليمين إلى اليسار
  2. .تستخدم مجموعة خاصة من الأحرف التي يصعب على متحدثي اللغات الأخرى تمييزها
  3. لا تُنطَّق حروف العلة عندما تكتب.
  4. بنية نحوية ولغوية معقدة، على سبيل المثال، تكون الضمائر جزءً من الكلمات نفسها في كثير من الأحيان
  5. اللغة العربية أكثر مرونة من معظم اللغات الأخرى، فالجمال لا تتبع ترتيب الفاعل قبل الفعل كما الحال في اللغة الإنجليزية

كل هذه الأسباب جعلت من الصعب تعلم اللغة العربية، كما جعلتها أكثر غموضًا من اللغات الأخرى الشائعة.‍

وبالإضافة إلى ما سبق، هناك العديد من الصور و اللكنات المختلفة للغة العربية. هذه اللكنات مرتبطة ببعضها البعض، ولكنها غير متداخلة. في الحقيقة، لكنة واحدة قد لا تكون مفهومة للمتحدث بلكنة أخرى، ولهذا تعتبر جميع لكنات اللغة العربية لغات مختلفة ومستقلة عن بعضها البعض.

كل ما سبق يؤكد أنه من الصعب للغاية على البشر تعلم اللغة العربية ‍

هل هذا يعني أنه من الصعب كذلك على الآلة تعلم اللغة العربية؟ مما يثير الدهشة، الإجابة هي نعم.

وقبل أن نتمكن من فهم أهمية الإنجازات الحديثة، نحتاج في البداية إلى فهم كيف تمكنا من إنشاء نموذج اللغة لمعالجة اللغات الطبيعية.

في السابق

كانت مهمة تجزئة اللغة إلى وحدات منفصلة تتطلب قدرًا كبيرًا من التدخل اليدوي بواسطة باحثي معالجة اللغات الطبيعية. كما كان ينبغي تجزئة كل لغة برموز مستقلة وبصورة يدوية. كانت هذه الطريقة لتجزئة اللغات بالنسبة لروبوت اللغة العربية صعبة للغاية.

بمجرد تجزئة اللغة، يمكن تطبيق الخوارزميات لفهم اللغة، أي ما يعني بناء خريطة لفهم معنى الكلمات وعلاقتها ببعضها البعض.‍

يمكن أتمتة خطوة فهم اللغة إن كانت عملية تجزئة اللغة إلى وحدات منفصلة موثوقة. ولكن، كانت مشكلة تجزئة اللغة العربية صعبة للغاية، ولذلك اضطررنا إلى ضبط تكوين فهم الخوارزميات.‍

ومع ذلك، لم تكن النتائج جيدة. كان مستوى فهم اللغة العربية ضئيلًا بالمقارنة مع اللغة الإنجليزية. وبالطبع، ويرجع السبب الى أن التركيز كان دومًا منصبًا على اللغة الإنجليزية أكثر من اللغة العربية،، و صعوبة اللغة العربية جعلت نجاح العملية يكاد يكون مستحيلًا.

كما كان سيفعل الباحثون في مجال الذكاء الاصطناعي،تساءلوا حول إن كان بمقدورهم القيام بعملية تجزئة اللغات باستخدام التعلم الآلي. هذا سوف يجعل من السهل تجزئة اللغة وفهم الخوارزميات، وهكذا لن تستند العملية إلى اللغة المطلوب تجزئتها (مايُطلق عليه البرمجة اللغوية)، الأمر الذي يزيد من سرعة وكفاءة تدريب الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة.


الإنجازات الحديثة في مجالات الذكاء الاصطناعي التحادثي للغة العربية

في نهاية المطاف، تحقق إنجاز عظيم في أواخر عام2018. يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي على فهم اللغة العربية دون أي تدخل بشري، وكنتيجة لذلك، تحسَّن أداء معالجة اللغات الطبيعية كثيرًا.

ربما تصبح منصات الذكاء الاصطناعي لروبوت الدردشة باللغة العربية أفضل بكثير على الفور، وربما يزداد مستوى فهم روبوت الدردشة للغة العربية على غرار المستوى الذي تحقق مع لغات أخرى.

في الحقيقة، هذا الإنجاز لا يعني بالضرورة تحسن جودة روبوت الدردشة باللغة العربية على الفور نظرًا لضرورة اختبار هذه المزايا من قبل العملاء، كانت الخطوة الأولى هي ترقية خوارزميات منصات الذكاء الاصطناعي لروبوت الدردشة باللغة العربية لاستخدام أحدث التقنيات.

وبالنظر إلى الإنجازات التي تحققت في التكنولوجيا السابقة، هذا لم يحدث في وقت قصير. ولكن، هناك العديد من الخصائص التي ينبغي تزويد المنصات بها لضمان توفير تجربة أفضل للمستخدم النهائي عند استخدام روبوت الدردشة باللغة العربية. على سبيل المثال، ينبغي توفير واجهة مستخدم باللغة العربية. ربما يكون الأمر بسيطًا بالتأكد من محاذاة النص بشكل صحيح، وأن الأزرار تبدو في موضعها السليم.

المنصة متعددة اللغات

ربما يكون من الصعب استخدام عدة لغات على منصات مختلفة. بعض المنصات تحتاج إلى روبوت بلغات مختلفة لتصميمها على غرار الروبوتات المستقلة التي ثبُت أنها غير فعالة إلى حد كبير.

سوف تكون المنصة المناسبة بالضرورة متعددة اللغات، ممايعني أنها سوف تتيح العديد من الترجمات لكل المحتوى في واجهة المستخدم بالمنصة.

ينبغي تتبع اللغة كأحد المتغيرات بالمحادثة، لكي يتمكن الذكاء الاصطناعي من التعرف على اللغة بشكل دقيق، ولكي يتمكن مصممو المحادثات من تصميم المنطق الخاص باللغة.

وبصرف النظر عن الوظيفة المحددة، ينبغي أن تكون الوظيفة العامة لمنصة روبوت الدردشة الحصول على روبوت دردشة يعمل بكفاءة عالية.و يمكن التمييز بين وظيفتين أساسيتين:

فهم اللغات الطبيعية العامة

الوظيفة الأولى تتعلق بتكنولوجيا فهم اللغات الطبيعية العامة. المنصة الجيدة لن تكون فقط مُبرمجَّة لغويًا، ولكن سوف يستند فهم اللغاتا لطبيعية بالمنصة إلى أحدث التقنيات لتعمل بشكل جيد. ينبغي أن تشمل المنصة خاصية فهم اللغات الطبيعية مثل عملية سد الفراغات المتطورة، وتصنيف الأهداف من خلال فهم السياق.


تجربة أفضل للمستخدم النهائي

الوظيفية الثانية و العامة للمنصة ينبغي أن تسمح للمصممين بتوفير تجربة أفضل للمستخدم النهائي عند استخدام روبوت الدردشة،بما في ذلك السماح بسهولة التكامل مع أنظمة الطرف الثالث. إن كانت المنصة تفتقر إلى الوظيفية، أو سهولة الاستخدام، فالحديث حول إن كانت المنصة تدعم اللغة العربية أم لا في غير محله.

في النهاية، نجد أن جودة التجربة التي يقدمها روبوت الدردشة للمستخدم النهائي ترتبط مباشرةً بقوة الأداة المستخدمة لتصميم روبوت الدردشة، من فهم اللغة وحتى واجهة المستخدم الرسومية.

كما هو المعتاد، خاصةً في الدول العربية، تطلب الشركات تثبيت روبوت الدردشة باللغة العربية كأحد البرمجيات المحلية المثبتة على جهاز العميل. ينبغي بالتأكيد أخذ ذلك بعين الاعتبار عند اختيار المنصة. ينبغي تصميم روبوت الدردشة باللغة العربية المثبت على جهاز العميل باستخدام منصة الدردشة باللغة العربية المثبتة على جهاز العميل، التي لا توفر فقط واجهة مستخدم محلية، ولكن تشمل كذلك محرك فهم اللغات الطبيعية الكامل، ونموذج اللغة المُدرَّب المثبت على جهاز العميل.

تصميم روبوت الدردشة باللغة العربية الأفضل

لا تزال هناك تحديات أخرى تواجهنا عند تصميم روبوت الدردشة باللغة العربية بصرف النظر عن وجود منصة جيدة. هناك عدد محدود من الناطقين باللغة العربية في عالم الذكاء الاصطناعي، ولذلك نواجه تحديات كبيرة عند الرغبة في الحصول على الموارد اللازمة للعمل في هذا المشروع. وفي حين أنه ليس من الضروري العثور على موارد بكتابة خوارزميات فهم اللغات الطبيعية لأنها متوافرة كقوالب جاهزة، ربما نواجه بعض التحديات في البحث عن مصممين متخصصين يمكنهم التحدث بجميع اللغات واللكنات التي يدعمها روبوت الدردشة. ولذلك، ينبغي أن توفر منصة روبوت الدردشة إمكانية تحديث المحتوى والترجمات بسهولة، وإمكانية صيانتها من قبل غير الفنيين المتخصصين، لأنه من المرجح ألا يتحدث المصمم جميع اللغات المدعومة.

وكما يتضح من زيادة أعداد روبوت الدردشة باللغة العربية عالية الجودة، يبدو أن هذه التكنولوجيا في طريقها إلى التوسعة والانتشار. هذا الانتشار المتزايد سوف يحل مشكلات القيود المفروضة على الموارد، كما سيقدم للمشترين المحتملين للتكنولوجيا رؤية واضحة عن أفضل الممارسات.

الخلاصة

لا تنطبق الإنجازات التي تحققت في تكنولوجيا معالجة اللغات الطبيعية فقط على روبوت الدردشة باللغة العربية، ولكن كذلك على تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى. نشهد الآن أنظمة متعددة الأوجه تستخدم الذكاء الاصطناعي باللغة العربية بطرق مختلفة، بدايةً بتحليل المشاعر في القصص الإخبارية إلى تلخيص أو توليد النص بالطريقة نفسها كما يفعل البشر.

عادةً يستخدم روبوت الدردشة واجهة المستخدم ليس فقط في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المختلفة، ولكن كذلك لمساعدة المستخدم النهائي في استخدام شاشات العرض لأنظمة أخرى، مثل المواقع الإلكترونية أو تطبيقات الويب.

وبالطبع، على الرغم من حدوث طفرة هائلة في قوة فهم اللغات الطبيعية للغة العربية، لا يزال دومًا بمقدورنا تحسين فهم اللغات الطبيعية. تتواصل الأبحاث لتحسين وتطوير محركات فهم اللغات الطبيعية طوال الوقت، ولا شك أننا سوف نشهد إنجازات جديدة في وقت قريب. سوف نواصل العمل دومًا حتى تقترب مستويات فهم اللغات الطبيعية من نظيرتها البشرية.

الخطوة التالية لجميع محركات فهم اللغات الطبيعية، بصرف النظر عن اللغة نفسها، هو تطوير الحوارات متعددة الخطوات. هذا يعني السماح للإنسان بالدخول في نقاش متعدد الخطوات مع روبوت الدردشة حول موضوع محدد، بدلًا من إصدار الأوامر أو طرح الأسئلة دفعة واحدة. والخطوة التالية في منصات روبوت الدردشة هي تسهيل إنشاء الحوارات متعددة الخطوات.

تظهر أهمية الحوارات متعددة الخطوات في الواجهات الصوتية مثل أليكسا.

بينما استعرضنا الإنجازات التي حدثت في تجزئة اللغات المُستند إلى التعلم الآلي، ودمج معالجة اللغات الطبيعية للغة العربية، هناك موضوع آخر ذو صلة وهو تحويل الحديث باللغة العربية إلى نصوص كتابية. لا يزال تحويل الحديث باللغة العربية إلى نصوص كتابية متخلفًا عن اللغات الأخرى، ولكن نأمل في أن يساعدنا التقدم المحرز في معالجة اللغات الطبيعية على سد تلك الفجوة في المستقبل القريب.