يعد تصنيف النصوص العربية بحسب لهجاتها من المهام الدقيقة في معالجة اللغة الطبيعية، إذ تتداخل فيه الخصائص اللهجية المتنوعة مع محدودية الموارد اللغوية المتاحة للهجات العربية مقارنة باللغة الفصحى، وقد اتجهت الدراسات التطبيقية في مهمة التصنيف خماسي الفئات إلى الاعتماد على التعلم أحادي المهمة مع سمات مصممة يدويًا تفتقر إلى تمثيلات قوية للجمل، وهو ما حد من قدرة النماذج على بلوغ أداء متميز وبناء تمثيلات كامنة متينة للسمات، ولا سيما عند التعامل مع مجموعات البيانات الصغيرة، ومن هنا برز نموذج المحولات بوصفه بديلًا واعدًا للغاية، غير أن تدريبه بالتعلم أحادي المهمة ظل يواجه تحديات في تحقيق أداء متفوق وتوليد تمثيلات مستقرة، فجاءت هذه الدراسة لتقترح مقاربة مبتكرة تجمع بين النقل الاستقرائي ونموذج المحولات لتحليل المشاعر في النصوص العربية اللهجية وتصنيفها
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
سعت الدراسة إلى تطوير مقاربة جديدة لتحليل المشاعر في النصوص العربية اللهجية تتجاوز حدود التعلم أحادي المهمة والسمات اليدوية، وذلك بتوظيف النقل الاستقرائي إلى جانب نموذج المحولات بما يعزز قابلية النموذج للتكيف ويحسن تمثيل الجمل، واعتمدت المنهجية على مشفر محولات مشترك بين مهمتي التصنيف خماسي الفئات والتصنيف ثلاثي الفئات للنص العربي، بحيث تعمل طبقة الانتباه الذاتي والطبقات الفرعية للتغذية الأمامية بصورة مشتركة في المهمتين معًا، فيتعلم النموذج تمثيلات عامة من مهمة ويوظفها في الأخرى، وقد اختير هذا التصميم لمعالجة ندرة الموارد المتاحة للهجة العربية وصغر حجم مجموعات البيانات المصنفة، إذ يتيح التعلم المشترك الاستفادة من أوجه التشابه بين مستويات التصنيف المختلفة، وطبقت الدراسة النموذج المقترح وقومته على ثلاث مجموعات بيانات عربية، هي مجموعة بيانات مراجعات الفنادق العربية، ومجموعة بيانات مراجعات الكتب العربية، ومجموعة بيانات لارب، بما يتيح اختبار الأداء عبر سياقات نصية متنوعة تتراوح بين مراجعات الخدمات الفندقية والمراجعات الثقافية للكتب
ثانيًا: أبرز النتائج
أظهرت النتائج التجريبية أن النموذج المقترح حقق أداءً جديرًا بالتقدير في تقييمات مجموعات البيانات الثلاث، فقد استطاع أن يميز المشاعر في جمل اللهجات العربية ضمن التصنيفين الخماسي والثلاثي بكفاءة واضحة، متجاوزًا بذلك الصعوبات التي واجهت النماذج المدربة بالتعلم أحادي المهمة في بلوغ أداء متميز وتوليد تمثيلات قوية، وبينت النتائج أن الجمع بين النقل الاستقرائي وبنية المحولات أسهم في توليد تمثيلات كامنة أكثر متانة للسمات وفي صقل تمثيل الجمل، وأن المشفر المشترك بين المهمتين عزز قدرة النموذج على التعميم رغم صغر حجم البيانات المتاحة، كما أكدت النتائج أن تبادل التعلم بين مستويي التصنيف انعكس إيجابًا على جودة التمييز بين فئات المشاعر الدقيقة في التصنيف الخماسي والفئات الأوسع في التصنيف الثلاثي على حد سواء
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تنبع أهمية هذه الدراسة من إسهامها في معالجة فجوة بحثية واضحة في تصنيف النصوص العربية اللهجية، إذ تقدم إطارًا قابلًا للتطبيق في تحليل آراء المستخدمين ومشاعرهم في القطاعات الخدمية والثقافية، مثل مراجعات الفنادق والكتب، ويمكن توظيف هذه المقاربة في تطوير أدوات رصد المشاعر للمنصات العربية التي تعاني شح الموارد المصنفة، كما تفتح الباب أمام تعميم التعلم المشترك متعدد المهام على مهام أخرى في معالجة اللغة العربية كالتصنيف الموضوعي وكشف اللهجات، وتفيد النتائج الباحثين والمطورين العاملين مع لغات ولهجات محدودة الموارد، لأنها تثبت أن تبادل المعرفة بين المهام المتقاربة يعوض جزئيًا عن نقص البيانات التدريبية الكبيرة التي تتطلبها النماذج العميقة عادة، ويمنحها قدرة أعمق على التكيف مع تنوع النصوص اللهجية
وتزداد قيمة هذه المقاربة حين نتأمل طبيعة التحدي الذي تمثله اللهجات العربية للنماذج الحاسوبية، فهي لهجات متعددة المدن والأقاليم، متداخلة مع الفصحى في النص الواحد، ومواردها المصنفة بعناية البشر نادرة إذا قيست بموارد اللغات العالمية الكبرى، وقد دأبت الأساليب التطبيقية السابقة على صياغة سمات يدويًا بجهد خبراء، فجاءت تمثيلاتها للجمل هشة لا تعمم جيدًا، أما التعلم المشترك بين مهمتين متقاربتين فيستثمر كل مثال مصنف مرتين تقريبًا، مرة في خدمة التصنيف الدقيق ومرة في خدمة التصنيف الواسع، فتتضاعف فائدة البيانات القليلة ذاتها، ويصبح بالإمكان بناء مصنفات مشاعر للهجات محلية بعينها دون انتظار مشروعات تصنيف ضخمة قد لا تأتي أبدًا
وخلاصة القول إن الدراسة قدمت مقاربة مبتكرة تمزج النقل الاستقرائي بنموذج المحولات عبر مشفر مشترك لمهمتي التصنيف الخماسي والثلاثي، وأثبتت جدواها في تحليل مشاعر النصوص العربية اللهجية على ثلاث مجموعات بيانات، بما يمثل خطوة مهمة نحو نماذج عربية أقدر على التعامل مع ندرة الموارد وصغر البيانات
