مجلة البحوث العلمية والدراسات الإسلامية
Volume 18, Numéro 2, Pages 615-634
2026-06-10
تحليل ظواهر الرسم العثماني باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي: مقاربة لسانية حاسوبية Analysis Of Uthmanic Script Phenomena Using Artificial Intelligence: A Computational Linguistic Approach
الكاتب : بودربالة محمد . حداد لخضر .
الملخص
يُعدّ الرسم العثماني نظامًا كتابيًا تراثيًا بالغ الخصوصية في تاريخ الكتابة العربية، إذ يتميّز ببنية إملائية غير معيارية مقارنة بالإملاء العربي الحديث، تتجلى في ظواهر الحذف والزيادة والإبدال والفصل والوصل، إلى جانب خصوصيات أخرى مرتبطة بتاريخ تدوين المصحف الشريف وتطوّر الكتابة العربية في مراحلها المبكرة. وتطرح هذه الخصائص إشكالات علمية ومنهجية أمام أنظمة معالجة اللغة الطبيعية الحديثة، التي تقوم في الغالب على نماذج إحصائية وتعلمية تفترض استقرار الشكل الكتابي وارتباطه المباشر بالبنية الصوتية والدلالية للكلمات. ينطلق هذا البحث من محاولة تحليل ظواهر الرسم العثماني في إطار مقاربة لسانية حاسوبية، تستند إلى توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي، ولا سيما التعلم الآلي والنماذج العصبية العميقة، من أجل دراسة إمكانيات تمثيل هذا النوع من النصوص ومعالجته آليًا دون الإخلال بخصائصه اللغوية والدلالية. كما يسعى إلى إبراز حدود النماذج الحاسوبية القياسية في التعامل مع النص القرآني، في مقابل الحاجة إلى نماذج متخصصة تراعي خصوصية الرسم العثماني بوصفه نظامًا كتابيًا متعدد المستويات يجمع بين البعد الكتابي والصوتي والدلالي. ويهدف البحث كذلك إلى اقتراح مقاربة تكاملية تجمع بين المعرفة اللسانية التراثية في علوم القرآن والرسم، وبين التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي، بما يسمح ببناء نماذج أكثر دقة وملاءمة لمعالجة النص القرآني رقميًا. ويخلص إلى أن تطوير أدوات فعّالة في هذا المجال يستلزم إعادة النظر في الفرضيات التقليدية للمعالجة اللغوية، واعتماد نماذج هجينة قادرة على استيعاب خصوصية النصوص التراثية، بما يفتح آفاقًا جديدة في اللسانيات الحاسوبية القرآنية. Abstract: The Uthmanic script (rasm ‘Uthmānī) represents a distinctive orthographic system in the history of Arabic writing, marked by non-standard spelling patterns compared to modern Arabic. Its features include omission, addition, substitution, separation, and connection, along with other characteristics tied to the early transcription of the Qur’an and the evolution of Arabic script. These properties pose significant challenges for modern natural language processing (NLP) systems, which typically rely on statistical and machine learning models that assume stable orthography and a direct link between written form, sound, and meaning. This study analyzes the Uthmanic script from a computational linguistic perspective, employing artificial intelligence techniques, particularly machine learning and deep neural networks, to explore how such texts can be represented and processed without compromising their linguistic and semantic integrity. It also highlights the limitations of standard computational models in dealing with Qur’anic text and stresses the need for specialized approaches that account for the script’s multi-layered nature, combining orthographic, phonetic, and semantic dimensions. The research further proposes an integrative framework that brings together traditional knowledge from Qur’anic and rasm studies with recent advances in AI. This approach aims to support the development of more accurate and suitable models for digital Qur’anic text processing. It concludes that effective tools in this domain require rethinking conventional NLP assumptions and adopting hybrid models capable of handling the specific features of classical texts, thereby opening new directions in Qur’anic computational linguistics.
الكلمات المفتاحية
الرسم العثماني ; الذكاء الاصطناعي ; تعلم الآلة ; التعلم العميق ; اللغة العصبية ; Uthmanic script (rasm ‘Uthmānī) ; Artificial Intelligence ; Machine Learning ; Deep Learning ; Neural Language Processing
مقالات مماثلة
بن زينة كريمة
.
مقاتلي خديجة
.
ص 250-268.
راعي كمال
.
عبيب حورية
.
ص 185-210.
Menzri Nadjet
.
Larguet Hocine
.
pages 537-560.
