المحولات

في عام 2017، تغير مشهد الذكاء الاصطناعي إلى الأبد مع نشر البحث العلمي المؤثر “Attention Is All You Need” بواسطة فريق الباحثين تحت إشراف فاسواني (Vaswani et al). قدم البحث بنية المحول (Transformer)، وهي بنية ثورية للشبكات العصبية تخلت تماماً عن التكرار (RNNs, LSTMs)، واختارت بدلاً من ذلك معالجة البيانات التسلسلية بشكل متوازٍ باستخدام آلية الانتباه الذاتي (Self-Attention Mechanism).

في عصر الاتصالات الرقمية المعولمة، أصبح تحليل المشاعر - وهو مهمة تحديد النبرة العاطفية وراء النص - أمرًا بالغ الأهمية للشركات والحكومات والباحثين. في حين أن تحليل المشاعر ناضج للغاية بالنسبة للغات مثل الإنجليزية، فإن تطبيقه على اللغة العربية يمثل مجموعة فريدة من التحديات اللغوية والتقنية. تعد اللغة العربية واحدة من أكثر اللغات انتشارًا في العالم حيث يتحدث بها أكثر من 400 مليون شخص. ومع ذلك، فإن بنيتها الصرفية الغنية، وازدواجية اللغة (التعايش بين الفصحى والعامية)، ونظام كتابتها المعقد يتطلب استراتيجيات معالجة مسبقة وبناء نماذج متخصصة.