العمدة في اللسانيات وتحليل الخطاب
Volume 10, Numéro 2, Pages 430-441
2026-06-12
حوسبة علوم البيان العربي والذكاء الاصطناعي والربتته: رؤية شاملة للتقارب المعرفي والتقني
الكاتب : شنان قويدر .
الملخص
ملخص: يستعرض البحث حتمية التقارب بين التراث البياني العربي وتقنيات الذكاء الاصطناعي (مثل معالجة اللغات الطبيعية والأنظمة الروبوتية). ويهدف هذا التقارب إلى تجاوز الفهم الآلي السطحي للغة نحو إدراك أعمق للسياقات، والمجازات، والجماليات الأدبية، وصولاً إلى تطوير أنظمة قادرة على إعادة إنتاج لغة تحاكي "الفصاحة الإنسانية".. ولن يتأتى ذلك إلا بالنمذجة الحاسوبية لعلوم البيان التي تتطلب تفكيك الصور الجمالية إلى قواعد وخوارزميات يمكن للآلة فهمها ومعالجتها. بواسطة التقنيات والخوارزميات المتقدمة: ويعتمد التحليل الحاسوبي للنصوص البليغة على ترسانة من التقنيات الحديثة لمعالجة التعقيد الدلالي؛ بشبكات الرسوم البيانية العصبية (GNNs): تُستخدم لتحويل النص إلى رسوم تدمج التبعيات النحوية والعلاقات الدلالية لاكتشاف المجاز (مثل تقنيات HANConv و MixHopConv).وخوارزميات بايثون,تُوظف لاستخراج الصور البلاغية وتصنيفها كمياً في الأدب الكلاسيكي والشعر الجاهلي لتحليل الكثافة البلاغية. وبالإعتماد على النماذج اللغوية الضخمة (LLMs): تعتمد على التجزئة، والتضمين المتجهي، وآليات الانتباه (Transformers) لتوليد نصوص تحاكي الفصاحة العربية، رغم استمرار معاناتها في إدراك العمق الجمالي للتراث مقارنة بالتفسير البشري. وينتقل البحث من مرحلة معالجة النصوص الجامدة إلى التفاعل الحي عبر الروبوتات ككائنات اجتماعية فصيحة: و رغم التطور الهائل، يواجه حقل حوسبة البلاغة العربية عقبات تقنية وأخلاقية تتطلب حلولاً استراتيجية: • التحديات التقنية: التعقيد الصرفي (الإلصاق)، غياب التشكيل الذي يسبب غموضاً دلالياً، وندرة المدونات النصية المشروحة بلاغياً. • التحديات الاجتماعية: خطر التحيز الخوارزمي وفقدان الهوية الثقافية والاعتماد الكلي على الآلة بدلاً من الإبداع البشري. الكلمات المفتاحية: التراث البياني؛ الفهم الآلي؛ النمذجة الحاسوبية؛ التعقيد الدلالي؛ التحيز الخوارزمي........ Abstract: This research explores the inevitable convergence between Arabic rhetorical heritage and artificial intelligence technologies (such as natural language processing and robotics). This convergence aims to move beyond a superficial, machine-based understanding of language towards a deeper comprehension of contexts, metaphors, and literary aesthetics, ultimately leading to the development of systems capable of reproducing a language that emulates "human eloquence." This can only be achieved through computational modeling of rhetorical sciences, which requires deconstructing aesthetic images into rules and algorithms that machines can understand and process. Using advanced techniques and algorithms, the computational analysis of eloquent texts relies on a range of modern techniques for handling semantic complexity. These include graph neural networks (GNNs), used to transform text into graphics that integrate grammatical dependencies and semantic relationships to detect metaphor (such as HANConv and MixHopConv). Python algorithms are employed to extract and quantitatively classify rhetorical images in classical literature and pre-Islamic poetry to analyze rhetorical density. Based on Large Language Models (LLMs), which rely on segmentation, vector inclusion, and attentional mechanisms (Transformers) to generate texts that mimic Arabic eloquence, despite their continued struggle to grasp the aesthetic depth of the heritage compared to human interpretation, the research moves from the stage of processing static texts to dynamic interaction through robots as eloquent social beings. Despite this tremendous progress, the field of Arabic rhetoric computation faces technical and ethical obstacles that require strategic solutions: Technical challenges Social challenges. • Technical challenges: Morphological complexity (aggregation), the absence of diacritics causing semantic ambiguity, and the scarcity of rhetorically annotated text corpora. • Social challenges: The risk of algorithmic bias, loss of cultural identity, and total reliance on machines instead of human creativity. Keywords: Rhetorical heritage; machine understanding; computer modeling; semantic complexity; algorithmic bias
الكلمات المفتاحية
التراث البياني ; الفهم الآلي ; النمذجة الحاسوبية؛ ; التعقيد الدلالي ; التحيز الخوارزمي..
مقالات مماثلة
وهابي نزيهة
.
ص 183-204.
الونّاس نصيرة
.
ص 804-816.
رحماني يوسف زكريا
.
غازي نورية
.
ص 288-300.
ضربان وليد
.
ص 83-100.
