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World File Search System阿拉伯语
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。
英语和阿拉伯语的礼貌策略
作者：Alice Bladh Fleihan主管：Temitayo Olatoye审查员：Magnus Levin术语：2024 Autumn 2024主题：英语语言学级别：BA课程代码：2en10e
世界语言和文学 - 阿拉伯语（WLAR）
WLAR 320用于专业目的的阿拉伯语（3个学分）本课程是为完成至少两年的现代标准阿拉伯语（MSA）的学生而设计的。该课程强调正式阿拉伯语用于专业目的的功能，重点是书面和口头生产。学生将接受实践技能的培训，包括编写电子邮件，正式信件，问卷调查和社交媒体帖子。除了通过口头演讲，访谈和与母语扬声器的协作项目提高阿拉伯语技巧外，学生还将通过频繁的书面作业来建立他们的阿拉伯写作技巧，这些书面作业强调工作场所的词汇和连接器（文章，短语或iDoms），以帮助学生理解和产生流畅的，互感，互动。量身定制的活动将加强基本的语法概念和结构，并帮助学生在学术和专业背景下（无论是亲自或在线）使用阿拉伯语建立信心。
aratrust：对阿拉伯语中LLM的可信赖性的评估
迅速的进步和广泛接受人工智能（AI）系统突出了一个紧迫的要求，以理解与AI相关的能力和潜在风险。鉴于AI研究中Arabic的语言复杂性，文化丰富性和代表性不足的状态，因此需要重点关注大型语言模型（LLMS）的效果和安全性。尽管他们的发展进展有所进展，但缺乏全面的信任评估基准，这在准确评估和证明阿拉伯语提示时提出了LLM的安全性。在本文中，我们介绍了Aratrust 1，这是阿拉伯语LLM的第一个全面的可信赖台。Aratrust包括522个人工编写的多项选择问题，这些问题解决了与真理，道德，隐私，非法活动，人类健康，身体健康，身体健康，不公平和冒犯性语言有关的各种维度。我们评估了针对我们的基准测试的一组LLM，以评估其可信度。gpt-4是最值得信赖的LLM，而开源模型（特别是ACEGPT 7B和JAIS 13B）努力在我们的基准测试中取得60％的分数。
dial2MSA验证：用于神经机器的多宗教划分的阿拉伯社交媒体数据集转化为现代标准阿拉伯语
社交媒体由于其广泛使用和独特的语言特征而成为自然语言处理（NLP）研究的重要重点。正常的社交媒体有限，特别是对于像阿拉伯语这样的形态丰富的语言，由于平行语料库有限，这仍然是一项复杂的任务。阿拉伯语通过现代标准阿拉伯语（MSA）和各种区域方言，共同称为方言阿拉伯语（DA），这使NLP的非正式性质和可变性变得复杂。本文介绍了Dial2MSA验证，这是DIAL2MSA数据集的扩展，其中包括验证的墨西哥湾，埃及人，列万坦和Maghrebi方言的翻译。我们评估了该数据集上SEQ2SEQ模型的性能，突出了状态模型在翻译阿拉伯语方言中的有效性。我们还通过错误分析提供见解，并概述将来的SEQ2SEQ模型和数据集开发的未来方向。DIAL2MSA验证的数据集可公开用于支持进一步的研究1。
阿拉伯语语言环境中的人工智能
摘要 – 当今时代人工智能应用的广泛使用为阿拉伯语这一广泛的语言领域以及将这些应用用于学习、生成和校对阿拉伯语的可能性创造了独特的机遇和挑战。主要研究问题是人工智能应用在阿拉伯语环境中的有效性和挑战。本研究测试了尽管存在挑战，但人工智能工具是否比传统方法更能增强阿拉伯语。使用谷歌学术的重点策略对研究进行了全面的文献综述，使用了“人工智能”和“阿拉伯语”等特定关键词，并选择了与人工智能在阿拉伯语教育、翻译和处理中的作用相关的研究。本研究揭示了人工智能应用与阿拉伯语之间的关系，包括对该领域已发表的研究的回顾，以确定使用这些应用的现实情况及其在服务阿拉伯语方面的有效性程度。
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。
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。
开发基于计算机的阿拉伯语失语症患者语言康复程序
背景：失语症是一种后天选择性语言障碍。计算机化失语症治疗在语言治疗中很有用，它提供了在家独立练习的机会，以最大限度地提高强度并改善结果。本研究旨在为讲阿拉伯语的埃及失语症患者开发一种基于计算机的语言康复计划，确保其文化、语言和社会适应性，并确定其有效性。方法：我们对 20 名年龄在 40 至 65 岁之间的失语症患者进行了一项前瞻性干预研究，他们使用一种新设计的阿拉伯语软件程序“Takalam”接受了 3 个月的康复治疗。该计划在应用于患者组之前，先在 10 名正常成年人身上进行了试点研究。使用综合失语症测试 (CAT) 和曼苏拉阿拉伯语筛查失语症测试 (MASAT) 测试来衡量改进情况，以评估新软件程序的有效性。结果和结论：在 CAT 的所有项目和 MASAT 的大多数项目中，评估前后存在统计学上显著的差异，表明语言能力有所提高。阿拉伯语软件程序 (Takalam) 是一种有效的语言康复工具，在文化和语言上适合讲阿拉伯语的失语症患者。
DNA是阿拉伯语术语吗？
4。结论最后，可以得出以下结论：•“气质”一词的真正含义是（基因型），它主要由两条“ Al-Merratine”的盘绕链组成，通常是Ibn Sina在800年前所设想的。•DNA一词的含义的起源首先出现在阿拉伯语的文化和科学遗产中，在阿拉伯语中被称为“ Al-Merrataine”，意思是“长，精细，盘绕的链”和其他同义词。•在这篇评论的上下文中，我们将单词（al-Merratine）用作双重链，它完全与DNA的概念相匹配，DNA的概念通常不作为单个链而而是将其作为一对紧密地保持在一起。（附录1，图1）