Abstract
Abstract
This research aims to explore the integrative relationship between Arabic grammar and Artificial Intelligence (AI) technologies, focusing specifically on the analysis and automated processing of grammatical agreement. The study seeks to monitor the efficiency of modern language models in simulating rigorous grammatical rules and interpreting linguistic deviations that may emerge in automated outputs. To achieve these objectives, the study adopted a descriptive-analytical approach to ground the grammatical rules of agreement, alongside a technical-experimental approach to evaluate the performance of algorithms and automated dependency parsing trees. Research procedures included the construction of tagged linguistic corpora and the analysis of Large Language Models (LLMs) by testing them with complex sentences involving non-human plurals, causal adjectives (An-Na't As-Sababi), and latent pronouns.
The research reached a set of fundamental results, most notably that AI demonstrated significant superiority in processing standard agreement patterns, while it continues to face challenges in "semantic agreement" and "cases of grammatical permissibility" that require deeper contextual awareness. Furthermore, the results proved that "Self-Attention" models are the most accurate in maintaining grammatical links across long texts. Consequently, the researcher recommended the necessity of building digital semantic lexicons that support algorithms in understanding noun attributes, and developing hybrid systems that integrate formal rules with statistical learning to enhance the accuracy of linguistic auditing. The researcher also suggested expanding the study of "word-order agreement" in heritage and poetic texts, and employing Reinforcement Learning to develop a "linguistic faculty" in machines, enabling them to select the most appropriate inflectional aspects for Arabic rhetoric, thereby opening new horizons for empowering the Arabic language in the global digital space.
This research aims to explore the integrative relationship between Arabic grammar and Artificial Intelligence (AI) technologies, focusing specifically on the analysis and automated processing of grammatical agreement. The study seeks to monitor the efficiency of modern language models in simulating rigorous grammatical rules and interpreting linguistic deviations that may emerge in automated outputs. To achieve these objectives, the study adopted a descriptive-analytical approach to ground the grammatical rules of agreement, alongside a technical-experimental approach to evaluate the performance of algorithms and automated dependency parsing trees. Research procedures included the construction of tagged linguistic corpora and the analysis of Large Language Models (LLMs) by testing them with complex sentences involving non-human plurals, causal adjectives (An-Na't As-Sababi), and latent pronouns.
The research reached a set of fundamental results, most notably that AI demonstrated significant superiority in processing standard agreement patterns, while it continues to face challenges in "semantic agreement" and "cases of grammatical permissibility" that require deeper contextual awareness. Furthermore, the results proved that "Self-Attention" models are the most accurate in maintaining grammatical links across long texts. Consequently, the researcher recommended the necessity of building digital semantic lexicons that support algorithms in understanding noun attributes, and developing hybrid systems that integrate formal rules with statistical learning to enhance the accuracy of linguistic auditing. The researcher also suggested expanding the study of "word-order agreement" in heritage and poetic texts, and employing Reinforcement Learning to develop a "linguistic faculty" in machines, enabling them to select the most appropriate inflectional aspects for Arabic rhetoric, thereby opening new horizons for empowering the Arabic language in the global digital space.
Keywords
Automated Dependency Parsing
Computational Linguistics.
Grammatical Agreement
Keywords: Artificial Intelligence
Large Language Models (LLMs)
natural language processing (NLP)
Abstract
ملخص البحث
يهدف هذا البحث إلى استكشاف العلاقة التكاملية بين علوم النحو العربي وتقنيات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بنحوٍ خاص على تحليل ظاهرة المطابقة النحوية ومعالجتها آليًا، حيث يسعى البحث إلى رصد مدى كفاءة النماذج اللغوية الحديثة في محاكاة القواعد النحوية الصارمة وتفسير الانحرافات اللغوية التي قد تظهر في المخرجات الآلية. ولتحقيق هذه الغايات، اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي في تأصيل القواعد النحوية للمطابقة، والمنهج التجريبي التقني في تقييم أداء الخوارزميات وشجيرات الإعراب الآلية، حيث تضمنت الإجراءات البحثية بناء مدونات لغوية موسومة وتحليل نماذج لغوية كبرى عن طريق اختبارها بجمل معقدة تشمل جمع غير العاقل والنعت السببي والضمائر المستترة. وقد توصل البحث إلى مجموعة من النتائج الجوهرية، أبرزها أن الذكاء الاصطناعي أظهر تفوقًا ملحوظًا في معالجة أنماط المطابقة القياسية، بينما لا يزال يواجه تحديات في "المطابقة الدلالية" و"حالات الجواز النحوي" التي تتطلب وعيًا سياقيًا أعمق، وكما أثبتت النتائج أن نماذج "الانتباه الذاتي" هي الأكثر دقة في الحفاظ على الروابط النحوية عبر النصوص الطويلة. وبناءً على ذلك، أوصى الباحث بضرورة بناء معاجم دلالية رقمية تدعم الخوارزميات في فهم سمات الأسماء، وتطوير أنظمة هجينة تدمج القواعد الصورية بالتعلم الإحصائي لرفع دقة التدقيق اللغوي، وكما اقترح الباحث التوسع في دراسة "مطابقة الرتبة" في النصوص التراثية والشعرية، واستعمال التعلم بالتعزيز لتطوير "ملكة لغوية" لدى الآلة تمكنها من اختيار الأوجه الإعرابية الأنسب للبلاغة العربية، مما يفتح آفاقًا جديدة لتمكين لغة الضاد في الفضاء الرقمي العالمي.
يهدف هذا البحث إلى استكشاف العلاقة التكاملية بين علوم النحو العربي وتقنيات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بنحوٍ خاص على تحليل ظاهرة المطابقة النحوية ومعالجتها آليًا، حيث يسعى البحث إلى رصد مدى كفاءة النماذج اللغوية الحديثة في محاكاة القواعد النحوية الصارمة وتفسير الانحرافات اللغوية التي قد تظهر في المخرجات الآلية. ولتحقيق هذه الغايات، اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي في تأصيل القواعد النحوية للمطابقة، والمنهج التجريبي التقني في تقييم أداء الخوارزميات وشجيرات الإعراب الآلية، حيث تضمنت الإجراءات البحثية بناء مدونات لغوية موسومة وتحليل نماذج لغوية كبرى عن طريق اختبارها بجمل معقدة تشمل جمع غير العاقل والنعت السببي والضمائر المستترة. وقد توصل البحث إلى مجموعة من النتائج الجوهرية، أبرزها أن الذكاء الاصطناعي أظهر تفوقًا ملحوظًا في معالجة أنماط المطابقة القياسية، بينما لا يزال يواجه تحديات في "المطابقة الدلالية" و"حالات الجواز النحوي" التي تتطلب وعيًا سياقيًا أعمق، وكما أثبتت النتائج أن نماذج "الانتباه الذاتي" هي الأكثر دقة في الحفاظ على الروابط النحوية عبر النصوص الطويلة. وبناءً على ذلك، أوصى الباحث بضرورة بناء معاجم دلالية رقمية تدعم الخوارزميات في فهم سمات الأسماء، وتطوير أنظمة هجينة تدمج القواعد الصورية بالتعلم الإحصائي لرفع دقة التدقيق اللغوي، وكما اقترح الباحث التوسع في دراسة "مطابقة الرتبة" في النصوص التراثية والشعرية، واستعمال التعلم بالتعزيز لتطوير "ملكة لغوية" لدى الآلة تمكنها من اختيار الأوجه الإعرابية الأنسب للبلاغة العربية، مما يفتح آفاقًا جديدة لتمكين لغة الضاد في الفضاء الرقمي العالمي.
Keywords
الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي، المطابقة النحوية، معالجة اللغات الطبيعية، النماذج اللغوية الكبرى، شجر الإعراب الآلي، اللسانيات الحاسوبية.