EN
أجرى الباحث المهندس مصطفى جمال محمد، المدرس المساعد بقسم الذكاء الاصطناعى بـ”كلية الذكاء الاصطناعى”، والمدرب فى أكاديمية هواوى بالجامعة المصرية الروسية، دراسة بحثية تحت عنوان “تلخيص النص معتمداً على خوارزميات الذكاء الاصطناعى”.
وأوضح الدكتور شريف فخرى محمد عبد النبى، رئيس الجامعة المصرية الروسية، أن ذلك جاء فى إطار تحفيز إدارة الجامعة للباحثين على اختيار نقاط بحثية تخص بعض المشاكل العملية، واستهداف المجالات البحثية التى تحظى باهتمام عالمى، ومنها استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعى، وكذلك تماشياً مع الخطة البحثية للجامعة، لافتاً إلى أن نشاط البحث العلمى فى الجامعة يأتى بدعم من الدكتور محمد كمال السيد مصطفى، رئيس مجلس أمناء الجامعة.
من جانبه، قال الدكتور هشام فتحى، عميد كلية الذكاء الاصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، إن البحث العلمى فى الكلية يأتى تفعيلاً لدور الجامعة كمؤسسة بحثية واستشارية تتفاعل مع احتياجات المجتمع والدولة.
وأضاف أن من أهداف الكلية الربط بين الدراسة الأكاديمية والبحث العلمى، لتحقيق أقصى إستفادة ممكنة للدولة، وأن الكلية تعطى اهتماماً كبيراً بالمجالات التى تستخدم التقنيات الحديثة، خاصة المنبثقة من “الذكاء الاصطناعى”، بهدف تقليل الفجوة وتعزيز طرق التواصل بين الإنسان والآلة، واستثمار ما توفره الآلات من إمكانات وقدرات خارج القدرات البشرية المحدودة، وذلك لخدمة المجتمع.
فيما أوضح المهندس مصطفى جمال محمد، المدرس المساعد بقسم الذكاء الاصطناعى فى كلية الذكاء الاصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، أن من تبعات التقدم الرهيب الذى يشهده العالم فى شتى المجالات، أصبح لدينا كم هائل من المعلومات التى يتم إنتاجها يوميًا فى كل المجالات، وهذا الكم الهائل يجعل الوصول إلى المعلومات الأكثر أهمية عملية صعبة للغاية لأن ذلك يتطلب جهداً ووقتاً كبيراً جداً من العنصر البشرى، ومع تقدم الذكاء الاصطناعى ومعالجة اللغة الطبيعية تحديداً أصبحت الحاجة إلى تلخيص النصوص ضرورة؛ للتغلب على مشاكل الكم المعرفى الزائد حتى يتمكن المستخدم من مواكبة هذا الكم الهائل من المعلومات والاستفادة منه، وأصبح التلخيص الآلى للنص باستخدام تقنيات الذكاء الإصطناعى أمرًا لا بد منه.
وأفاد المدرس المساعد بقسم الذكاء الاصطناعى بالكلية، بأن هذا البحث تغلب على معظم المشاكل التى تظهر فى الطرق التى تعتمد بشكل أساسى على بعض الخصائص الإحصائية، والتى يعيبها أن الملخص الناتج يفقد السياق العام والترابط بين الجمل التى تشكل الملخص.
وقال إن الخوارزمية المبتكرة تعتمد على مجموعة من الخصائص يتم من خلالها استخراج الجمل التى تشكل أهمية فى المستند الأصلى، بالإضافة إلى مجموعة من الخصائص الأخرى التى تضمن الحفاظ على السياق العام للنص وعرض فكرة النص بشكل تدريجى، بالإضافة إلى الحفاظ على مدى ترابط الجمل وبعضها البعض.
وأكد المهندس مصطفى جمال محمد، أن الخوارزمية الجديدة تقدم نهجًا هجينًا بناءً على الفعالية والتقارب للحل فى عملية تلخيص النص، ولضمان الحل الأمثل وحل بعض مشاكل الخوارزميات السابقة.
وأشار إلى أنه تم تقييم الخوارزمية المقترحة على مجموعة البيانات القياسية من ”CNN / Daily Mail”، وتم قياسها من خلال: Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation “ROUGE”، ثم تمت مقارنة أداء الطريقة المقترحة مع الطرق الأخرى، وأظهرت النتائج أن الخوارزمية الجديدة لديها أفضل أداء فى جودة تلخيص النص.
ولفت المدرس المساعد بقسم الذكاء الاصطناعى بالكلية، إلى أن الطريقة المقترحة فى البحث أظهرت دقة أفضل من الخوارزميات الأخرى “ROUGE-1و ROUGE-2 و ROUGE-L”، وكانت الزيادة في أعلى دقة مقدارها 4.4%مقارنة بـ ROUGE-1، و12.01% مقارنة بـ ROUGE-2، و9.8% مقارنة بـROUGE-L.
