Journal of Arabic Sciences and Humanities
عنوان المقال عربي
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتدريب الآلة على تعلم القوانين الفونولوجية العربية
Article Type
Article
Subject Area
Arabic Sciences
Keywords English
phonetic changes, phonological rules, Arabic verb, neural networks, sequence models
كلمات مفتاحية عربي
التغيرات الصوتية، القوانين الفونولوجية، الفعل العربي، الشبكات العصبية، نماذج المتسلسلات
Abstract English
This study aims to investigate the extent to which artificial neural network models, specifically sequence-to-sequence (Seq2seq) models, can recognize Arabic morphophonological changes that occur to the lemma. The study focuses on four phonetic changes governed by the rules of Arabic verbal phonology. The results of this study reveal the ability of these models to learn phonological rules and recognize the contexts that constrain them. The model achieves a high accuracy when we test it on new datasets not encountered during the training process. Such results demonstrate the ability of sequence-to-sequence (Seq2seq) models to generalize over the contexts and learn phonological rules, despite the variation and the complexity in Arabic verbal system. This confirms what has been pointed out by previous studies conducted on morphological and phonological phenomena from other languages
الملخص العربي
تهدف هذه الدراسة إلى معرفة مدى قدرة نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية (Neural Networks)، وتحديدًا النماذج المتسلسلة (Seq2seq models)، على إدراك التغيرات الصوتية التي تطرأ على بنية الفعل الأصلية عند اتصاله باللواصق التصريفية، وقد ركزتْ هذه الدراسة على أربع ظواهر صوتية محكومة بقوانين الفونولوجيا العربية، وهي: حذف حركة فاء الفعل، وحذف المقطع الأول من الفعل، وإبدال حركة اللاصقة/السابقة، وإبدال حركة عين الفعل الثلاثي المزيد كسرة. وتكشف نتائج هذه الدراسة عن قدرة هذه النماذج على تعلم القواعد الفونولوجية لتلك التغيرات الصوتية والتعرف على السياقات المقيدة لكل قاعدة منها؛ فقد حقق النموذج المستخدم دقة عالية عند اختباره على بيانات جديدة لم يسبق أن تعرف عليها أثناء عملية التدريب. وهذه النتيجة تبين لنا قدرة النماذج المتسلسلة على تعلم القواعد الفونولوجية وتعميمها رغم اختلاف السياقات وتعقد نظام الفعل العربي، وهو ما يؤكد ما توصلتْ إليه دراسات سابقة على لغات أخرى من نتائج تبين قدرة هذه النماذج على تعلم القوانين اللغوية الصرفية والصوتية.
Digital Object Identifier (DOI)
10.71422/1658-4058.1059
Accept Date
2024-05-10
Publication Date
10-30-2024
Recommended Citation
Aseri, Yahya Ali Dr.
(2024)
"Using Neural Networks for Learning Arabic Morphophonological Rules,"
Journal of Arabic Sciences and Humanities: Vol. 3:
Iss.
2, Article 1.
DOI: https://doi.org/10.71422/1658-4058.1059