البصمة الأسلوبية

البصمة الأسلوبية

http://www.philocomp.net/humanities/signature.htm

The Signature Stylometric System

A User-Friendly System for Textual Analysis

Welcome to the home page of Signature, a program designed to facilitate "stylometric" analysis and comparison of texts, with a particular emphasis on author identification. The collage below on the right illustrates the sorts of task for which Signature can be used: comparing the styles of Jane Austen and other novelists; examining the "authorial signature" of the plays written by (or controversially attributed to) Shakespeare; establishing the provenance of ancient manuscripts such as the shared books of Aristotle's Ethics; identifying the author of the unattributed Federalist Papers; and investigating the relationships between Biblical scriptures (e.g. Did "Luke" write Acts? Did Paul write Hebrews?).

الترجمة بتصرف
البصمة الأسلوبية
نظام سهل الاستعمال لتحليل النصوص
مرحبا بكم في صفحة البصمة وهي برنامج صمم ليسهل تحليل ومقارنة أساليب النصوص. مع تركيز على تحديد شخصية صاحب النص العمود الأيمن يبين المهام التي يمكن أن يستعمل لها. ويعتمد عليه في دراسة أساليب عدد من الروائيين ومصداقية عدد من المخطوطات القديمة بما في ذلك مخطوطات الإنجيل.

سرني كثيرا أن أعثر على موضوع يتطابق مع حلم طالما راودني وهو الوصول إلى بصمة بيانية خاصة بصاحب النص.
ولطالما ذكرت عن هذه البصمة كهدف من أهداف الرقمي وأنقل من ذلك مع الرابط:

1- https://sites.google.com/site/alarood/r3/Home/mosa

وتراودني فكرة أخرى وهي تتطلب جهدا كبيرا قد لا تقوى عليه إلا المؤسسات. ومحوره ينطلق من محاولة إيجاد بصمة رياضية لكل كاتب أو شاعر، وتنطلق ابتداء من القيام بإحصاءات تتعلق بعدد محدود من النتاج الأدبي لأشخاص بعينهم والتعبير عن تلك البصمة بعدة مؤشرات بيانية ونحوية وسواكن ومتحركات وصياغة وبلاغة تستلهم م/ع في سياقها الإحصائي العام والخروج بصيغة مبدئية ومن ثم توسيع قاعدة بياناتها وتعديل نتائجها بحيث نرتقي بها إلى أدق وضع ممكن. ومن ثم تمكننا من التعرف على صاحب النص من خلال التعرف على بصمته.

كل هذا بعيدا عن القرآن الكريم، حتى إذا ثبتت صحة تلك البصمة التي صيغت بمعايير موضوعية اتجهنا بها إلى القرآن الكريم والحديث النبوي الشريف ، وأنا واثق أنها حينئذ ستكون برهانا على أن القرآن الكريم ليس من كلام أي بشر، وأن الفارق بينه وبين الحديث الشريف واضح جلي.

قد يقول قائل " نحن نؤمن بذلك ابتداء " وهذا صحيح . ولكن أليست كل بحوث الإعجاز في القرآن الكريم تمت ونحن نؤمن بأنه وحي من الله عز وجل.

أشعر أن إغلاق هذا الباب سيكون - حتى مع وجود احتمال ضيئل لنجاحه - خسارة .

2- https://sites.google.com/site/alarood/yarahelena

لعل بعض هذه الاعتبارات تكون مفيدة في تحقيق البصمة الرقمية للشاعر التي أطمح أن يتم التوصل إليها ذات يوم، وتتكون ‏من أكبر عدد ممكن من الدوال الرقمية لأوسع طيف ممكن من الاعتبارات. بحيث يمكن التعرف بنسبة معقولة من الثقة على ‏شخصية القائل من تحديد بصمة نصه.‏

ولهذا الموضوع الخطير بقية إن شاء الله على الرابط :


https://sites.google.com/site/alaroo...sis/stylometry

[((إباء العرب))]

أستاذنا خشان دائماً يضعنا أمام مواضيع استثنائية
مابين البصمة الاسلوبية و البصمة الرقمية تشابُه غريب واختلاف غريب أيضاً
كلما قرأت لك موضوعاً ، وجدتني أمام مفكِّر لا افق محدود لبحثه ورؤاه الجديدة !

يثير التفكير
موضوع كبير

ومن ذلك في اللغة العربية كتاب:

النظرية الأسلوبية - دراسة تركيبية - شعر المثقف العبدي نموذجا

للاستاذ الدكتور عطية سليمان احمد .


وانقل من الصفحة 65 - 66 منه

كيف يمكن استخدام الذكاء الصناعي عمليا للتعرف على لإنتاج الشعراء لتحديد نسبة بيت ما إلى شاعر مغيم أو المقارنة بين شاعرين إذا كان الموضوع ذاته

https://gemini.google.com/app/3382e866193994a9

مقدمة

يشهد مجال الأدب والثقافة ثورة تكنولوجية بفضل الذكاء الاصطناعي. فبعد أن كان تحديد هوية الشاعر ونسبة بيت معين إليه يعتمد على الخبرة الفردية والتحليل اليدوي المضني، أصبح بالإمكان اليوم الاستعانة بالذكاء الاصطناعي لإنجاز هذه المهام بدقة وسرعة.
كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في هذا المجال؟

1. تحليل النصوص: يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل النصوص الشعرية بشكل مفصل، حيث يتعرف على الأنماط اللغوية، والأساليب البلاغية، والتراكيب النحوية المميزة لكل شاعر.
2. بناء النماذج: باستخدام كميات هائلة من النصوص الشعرية المعروفة، يقوم الذكاء الاصطناعي ببناء نماذج إحصائية تمثل الأسلوب الفريد لكل شاعر.
3. المقارنة والتصنيف: عند إدخال بيت شعري غير معروف، يقوم الذكاء الاصطناعي بمقارنته مع النماذج الموجودة لديه، وتحديد الشاعر الأقرب شبهاً من حيث الأسلوب.
4. تحديد نسبة البيت: يمكن للذكاء الاصطناعي أيضاً تحديد نسبة احتمال أن يكون البيت المنسوب لشاعر معين صحيحاً، بناءً على مدى تطابقه مع أسلوبه.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الشعر

• تحديد هوية المؤلف: تستخدم هذه التقنية في الدراسات الأدبية لتحديد هوية مؤلف النصوص رپذ؟ذ¾ر€ذ½ر‹ر… أو المنسوبة خطأً.
• تحليل الأسلوب: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أسلوب شاعر معين وكشف عن أسرار تميزه.
• مقارنة الشعراء: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للمقارنة بين أساليب شعراء مختلفين، وتحديد أوجه التشابه والاختلاف بينهم.
• تطوير الأدوات: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير أدوات تساعد الباحثين والمهتمين بالأدب على تحليل النصوص الشعرية وفهمها بشكل أفضل.

أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الشعر

• مشروع "البصمة الأسلوبية": يهدف هذا المشروع إلى تطوير برنامج لتحليل النصوص الشعرية وتحديد هوية المؤلف.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في التحقيقات الجنائية: تستخدم الشرطة هذه التقنية لتحديد هوية كاتب الرسائل مجهولة المصدر، والتي قد تتضمن أبياتاً شعرية.
• تطبيقات تحليل الشعر على الهواتف الذكية: توجد اليوم تطبيقات تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الشعر وتحديد القافية والوزن، وحتى اقتراح أبيات شعرية مشابهة.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الشعر

• تنوع الأساليب: يغير الشعراء أساليبهم في الكتابة بمرور الوقت، مما يجعل من الصعب تحديد بصمة أسلوبية ثابتة.
• تأثير العوامل الخارجية: يتأثر أسلوب الشاعر بعوامل خارجية مثل اللغة المستخدمة، والجمهور المستهدف، والموضوع الذي يتم تناوله.
• صعوبة التحليل: يتطلب تحليل النصوص لتحديد البصمة الأسلوبية مهارات لغوية وتحليلية عالية.

الخلاصة

يمثل الذكاء الاصطناعي أداة قوية يمكن استخدامها في مجال الشعر والأدب. فمن خلال تحليل النصوص وبناء النماذج، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدنا في تحديد هوية المؤلف، وتحليل الأسلوب، ومقارنة الشعراء، وتطوير الأدوات التي تخدم الباحثين والمهتمين بالأدب. ومع استمرار تطور هذه التقنية، يمكننا أن نتوقع المزيد من التطبيقات المبتكرة في هذا المجال.

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