Ricercatori dell’Università di Sharjah sviluppano soluzioni di intelligenza artificiale per l’inclusione dell’arabo e dei suoi dialetti nell’elaborazione del linguaggio naturale

Ricercatori dell'Università di Sharjah creano soluzioni di intelligenza artificiale per l'integrazione dell'arabo e dei suoi dialetti nella tecnologia linguistica

L’arabo è la lingua nazionale di più di 422 milioni di persone ed è classificata come la quinta lingua più utilizzata a livello globale. Tuttavia, è stata in gran parte trascurata nell’elaborazione del linguaggio naturale. La lingua comune utilizzata è stata l’inglese. È perché è difficile usare l’alfabeto arabo? La risposta è in parte sì, ma i ricercatori hanno lavorato per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale per elaborare l’arabo e i vari dialetti.

La ricerca recente ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i parlanti di arabo utilizzano la tecnologia e rendere più facile comprendere e interagire con la crescita della tecnologia. Le sfide sorgono a causa della natura complessa e ricca della lingua araba. L’arabo è una lingua altamente flessa con ricchi prefissi, suffissi e un sistema di formazione delle parole basato sulla radice. Le parole possono avere forme multiple e possono derivare dalla stessa radice. Il testo arabo può mancare di diacritici e vocali, influenzando l’accuratezza dell’analisi del testo e dei compiti di apprendimento automatico.

I dialetti arabi possono variare significativamente da una regione all’altra e costruire modelli in grado di comprendere e generare testo in diversi dialetti è una sfida considerevole. A causa della necessità di più spazi tra le parole, il riconoscimento delle entità denominate (NER) è piuttosto difficile. Il NER è un compito di NLP per identificare e classificare le entità denominate nel testo. È cruciale per l’estrazione di informazioni, l’analisi del testo e la comprensione del linguaggio. Affrontare queste sfide nella NLP araba richiede lo sviluppo di strumenti, risorse e modelli specializzati adattati alle caratteristiche uniche della lingua.

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I ricercatori dell’Università di Sharjah hanno sviluppato un sistema di apprendimento profondo per utilizzare la lingua araba e le sue varianti in applicazioni legate all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un sotto-campo interdisciplinare di linguistica, informatica e intelligenza artificiale. Rispetto ad altri modelli basati su AI, il loro modello comprende una gamma più ampia di variazioni dialettali in arabo.

La NLP araba ha bisogno di risorse più robuste disponibili per lingue come l’inglese. Questo include corpus, dati etichettati e modelli pre-addestrati, che sono cruciali per lo sviluppo e la formazione dei sistemi di NLP. Per affrontare questo problema, i ricercatori hanno costruito un ampio e diversificato insieme di dati dialettali, privo di pregiudizi, unendo diversi set di dati distinti.

I modelli come i modelli di apprendimento classici e profondi sono stati addestrati su questi set di dati. Questi strumenti hanno migliorato le prestazioni dei chatbot identificando e comprendendo accuratamente vari dialetti arabi, consentendo ai chatbot di fornire risposte più personalizzate e pertinenti. Il lavoro di ricerca del team ha ricevuto anche un significativo interesse extracurricolare, in particolare da parte di grandi aziende tecnologiche come IBM e Microsoft, poiché possono garantire una maggiore accessibilità alle persone con disabilità.

I sistemi di riconoscimento vocale basati su questi dialetti specifici consentiranno un riconoscimento più accurato dei comandi vocali e dei servizi per le persone con disabilità. La NLP araba può anche essere utilizzata in applicazioni multilingue e cross-linguistiche, come la traduzione automatica e la localizzazione dei contenuti per le imprese che mirano ai mercati di lingua araba.