يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التعرف على إنتاج الشعراء وتحديد نسبة بيت معين إلى شاعر معين أو المقارنة بين شاعرين حول موضوع معين من خلال مجموعة من التقنيات المتقدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق. إليك الخطوات العملية لتحقيق ذلك:
1. جمع البيانات وتحليلها

  • بناء قاعدة بيانات ضخمة تضم دواوين الشعراء المستهدفين، مع بيانات عنهم (الفترة الزمنية، الأسلوب، المواضيع، القوافي، الأوزان الشعرية).
  • تنظيف النصوص لضمان دقة البيانات، مثل إزالة الحركات أو توحيد الصيغ الكتابية المختلفة.
  • تحليل الأسلوب عبر استخراج السمات اللغوية والفنية (القافية، الوزن، الصور البيانية، الكلمات المفتاحية).

2. نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة

أ) تحديد نسبة بيت إلى شاعر معين

يمكن تدريب نموذج تصنيف نصوص (Text Classification Model) لتحديد شاعر البيت باستخدام تقنيات مثل:

  • التعلم العميق (Deep Learning) عبر شبكات Transformer مثل BERT أو GPT المخصصة للغة العربية.
  • تحليل التشابه الأسلوبي عبر تحليل النمط الشعري باستخدام خوارزميات مثل TF-IDF، word embeddings (مثل FastText وWord2Vec).
  • النماذج الإحصائية مثل Naïve Bayes أو SVM التي تعتمد على أنماط الكلمات والتراكيب.

🔹 مثال عملي: عند إدخال بيت معين، يقوم النموذج بمقارنته مع قاعدة بيانات ضخمة ثم يقترح الشاعر الأكثر احتمالًا لكتابته، مع نسبة الثقة في النتيجة.
ب) مقارنة إنتاج شاعرين حول موضوع معين

  1. تحديد الموضوع من خلال تحليل المحتوى، باستخدام نماذج تصنيف المواضيع (Topic Modeling) مثل LDA (Latent Dirichlet Allocation).
  2. قياس التشابه بين النصوص باستخدام:
    • تحليل التشابه الدلالي (Semantic Similarity Analysis) عبر نماذج مثل BERT العربي (AraBERT).
    • استخراج الكلمات المفتاحية والمقارنة بين مفردات الشاعرين باستخدام TF-IDF.
    • تحليل النمط الشعري من خلال دراسة الأوزان والقوافي والبلاغة الشعرية.

  3. عرض النتائج بصيغة إحصائية أو رسومية مثل:
    • مقارنة نسب استخدام الكلمات والموضوعات بين الشاعرين.
    • تحليل النغمة والخيال والصور البلاغية.

🔹 مثال عملي: إذا أردنا مقارنة المتنبي وأبو تمام في "الفخر"، يقوم النموذج بتحليل قصائد كل شاعر حول الموضوع، ثم يعرض الفروقات في الأسلوب والمفردات والبناء الشعري.
3. أدوات وتقنيات مستخدمة

لغات البرمجة والمكتبات

  • Python باستخدام مكتبات مثل:
    • NLTK، spaCy (لمعالجة اللغة العربية).
    • Transformers (Hugging Face) لاستخدام BERT/GPT.
    • Gensim لتحليل المواضيع.
    • Scikit-learn لنماذج التصنيف والتحليل الإحصائي.

نماذج جاهزة للغة العربية

  • AraBERT (نسخة عربية من BERT).
  • Farasa لتحليل النصوص العربية.
  • CAMeL Tools لمعالجة اللغة العربية.

4. أمثلة تطبيقية واقعية

✅ مشروع مكتبة إلكترونية يمكنها التعرف على كاتب بيت معين أو تصنيف القصائد حسب المواضيع.
✅ أداة أكاديمية تساعد الباحثين في الأدب العربي على مقارنة أساليب الشعراء وتحليل نصوصهم.
✅ تطبيق ذكاء اصطناعي يسهل البحث عن الشعر وتصنيفه حسب الموضوع أو الأسلوب.
🔹 الخلاصة

يمكن للذكاء الاصطناعي، باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، تصنيف الأشعار، تحديد نسب الأبيات إلى شعراء معينين، والمقارنة بين إنتاج شاعرين حول موضوع معين بدقة عالية. يمكن تحقيق ذلك باستخدام أدوات مثل BERT، LDA، Word2Vec، مما يسهم في تطوير أدوات رقمية لدراسة الأدب العربي.
📌 هل لديك بيانات معينة تريد تحليلها، أو هل تفكر في بناء نموذج معين؟ 🚀

https://chatgpt.com/c/67a6e627-6250-...7-da51cc8c51ca