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利用人工智能实现个性化阿拉伯语
摘要：本研究探讨了人工智能（AI）在设计个性化阿拉伯语学习计划以满足个人需求方面的应用。在全球化不断发展的背景下，对强大的阿拉伯语能力的需求日益增加，这促使人们需要更具适应性和更有效的学习方法。在本研究中，采用基于人工智能的学习方法来提供个性化的学习体验，同时考虑个人的学习风格、熟练程度和偏好。通过调查、访谈和现场测试，该研究分析了人工智能技术在增强阿拉伯语教育的积极性、参与度和学习成果方面的有效性和潜力。研究结果表明，人工智能驱动的个性化学习方法可以提高参与者的满意度和学习成绩，同时促进阿拉伯语教育的包容性和可及性。本研究还讨论了对教育以及开发更具适应性和个性化的课程的影响。
将人工智能融入高等教育的阿拉伯语教学计划
摘要。人工智能 (AI) 融入语言教育在提高教学效果和学生参与度方面显示出巨大的潜力。本研究旨在探索将人工智能融入廖内伊斯兰大学阿拉伯语教学计划的策略。主要目标是确定可用于增强阿拉伯语学生学习体验和成果的有效方法和工具。该研究采用定性方法，使用案例研究方法从教育工作者和学生那里收集深入见解。数据收集方法包括访谈、调查和对现有教学材料和人工智能工具的分析。研究工具包括结构化访谈指南、调查问卷和人工智能工具评估标准。研究结果表明，人工智能的整合可以显著增强个性化学习，提供实时反馈，并支持互动和引人入胜的学习体验。然而，研究还发现，教育工作者需要进行技术培训，现有课程需要适应人工智能工具，这些挑战也不容忽视。研究得出的结论是，虽然人工智能融入廖内伊斯兰大学的阿拉伯语教学具有巨大潜力，但需要战略规划、持续支持和利益相关方之间的合作，以应对挑战并实现利益最大化。这些见解可以作为其他寻求将人工智能纳入其语言教学计划的机构的指导。
Mona Baker 翻译阿拉伯语 HAND 习语的策略
摘要 — 各种文本翻译中的目标语言非对等问题可以用多种方式处理。在此背景下，翻译研究广泛讨论了 Mona Baker 建议的在单词级别处理非对等的方法。然而，之前没有研究同时使用她的描述和评估翻译信息材料的功能适当性。基于 Mona Baker 推荐的在单词级别实现目标语言对等的策略，本研究比较了信息文本类型中使用的单词级翻译方法。选择了阿拉伯语 HAND 习语进行研究。主要问题是 Baker 的方法是否能够充分解释和评估译者为实现功能目标语言对等而使用的单词级策略？本研究旨在实现以下目标：确定 Mona Baker 如何看待翻译，确定 Baker 提出的主要策略，并确定“翻译的普遍性”是什么。索引术语 — Hand 习语、Mona Baker、策略、翻译困难、对等、省略
使用生成对抗网络
阿拉伯手写识别（AHR）由于阿拉伯文字的复杂性和培训数据的可用性有限，提出了独特的挑战。本文提出了一种在强大的CNN-BLSTM体系结构中集成生成对抗网络（GAN）以进行数据增强的方法，旨在显着提高AHR性能。我们采用了CNN-BLSTM网络，加上连接式时间分类（CTC）进行准确的序列建模和识别。为了解决数据限制，我们结合了基于gan的数据增强模块，该模块在IFN-En-Enit Arabic手写数据集中训练，以生成现实和多样化的合成样本，从而有效地增强了原始的培训语料库。对IFN-ENIT基准的广泛评估证明了采用方法的功效。我们达到95.23％的识别率，超过基线模型3.54％。本研究提出了一种有希望的AHR数据增强方法，并证明了单词识别准确性的显着提高，为更健壮和准确的AHR系统铺平了道路。
使用TF-IDF技术在阿拉伯社交媒体中进行进攻性语言检测
摘要。我们的生活现在围绕社会交流，并且由于阿拉伯文本非常复杂并且包含了许多方言，因此在阿拉伯社交媒体上很难识别出令人反感的语言。本文研究了机器学习模型的实施。使用了选择的分类器，包括决策树，支持向量机，随机森林和逻辑回归。在实验中使用了包含4505个推文的“ ARCYBC”数据集，以评估机器学习模型的性能。根据实验的结果，使用更多运行可以增强机器学习模型的性能，尤其是在精度和召回率方面。随着更多的运行，决策树（DT）和随机森林（RF）分类器显示出更好的回忆和精度，但是DT分类器显示出更好的精度。
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
tafsir提取器：文本预处理管道为机器学习应用准备古典阿拉伯文学
摘要在本文中，我们提出了一种综合的工具，即在用于机器学习（ML）应用的历史训术研究领域预处理古典阿拉伯语（CA）文献。最近的ML模型要求培训数据以特定格式（例如XML，TEI，conll）之后将其用于自然语言处理（NLP）任务，例如命名实体识别（NER）或主题建模（TM）。我们报告了我们的方法的工作原理，并可以由其他具有类似努力的研究人员应用。因此，这种全面的预处理工具的重要性被证明了，因为这种新颖的方法还没有CA的前辈。我们取得了结果，使能够培训当前的ML模型，从而为CA文献提供NER和TM的最新性能。我们将其工具沿其源代码和NLP研究社区免费提供的数据。
切割中的KERF锥角的实验分析双重乳液由PGPR和阿拉伯胶作为胶囊稳定：内部液滴的令人惊讶的稳定作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
注意：沙特阿拉伯王国的数字经济政策已以阿拉伯语出版，这将是具有约束力和控制的
现代技术对全球生活产生了根本性的变革影响。从传统的经济互动向更大的数据和平台的活动的持续转变强调了数字经济的中心地位。对于王国来说，强大的数字经济可以作为促进非石油部门的催化剂，这将有助于实现愿景2030所需的经济增长和多样性。在执行这一数字经济政策时，王国旨在提高数字经济的贡献，作为总GDP的一部分，与其他领先的全球经济体相提并论。
副学士学位2024-2025的通识教育要求
阿拉伯语1：Elem。现代阿拉伯语（4）阿拉伯语2：基本现代阿拉伯语（4）阿拉伯语3：Interm。现代阿拉伯语（4）阿拉伯语4：Interm。现代阿拉伯语（4）ASL 1：Elem。美国标志Lang。（4）ASL 2：Elem。美国标志Lang。（4）ASL 3：Interm。美国标志Lang。（4）ASL 4：Interm。美国标志Lang。（4）下巴1：基本普通话中文（4）下巴2：基本普通话中文（4）Chin 3：Interm。普通话中文I（4）下巴4：Interm。普通话中国II（4）下巴18：中国文明和文化（3）Engl 1C：文学概论（3）Engl 7a：创意写作：短篇小说（3）Engl 7B：创意写作：创意写作：Ficture Fiction（3）Engl 7D：创意写作：诗歌写作：诗歌（3）ENG 7E：创造性写作：非小说写作：非小说（3）