Eine Gruppe von Forschern und Ingenieuren der Universität von Sharjah hat ein Deep-Learning-System entwickelt, um die arabische Sprache und ihre Varianten in Anwendungen im Bereich Natural Language Processing (NLP) zu nutzen, einem interdisziplinären Teilgebiet von Linguistik, Informatik und künstlicher Intelligenz. Das Projekt zielt darauf ab, bedeutende Verbesserungen für NLP-Systeme zu schaffen, um die arabische Sprache und ihre Dialekte bei der Programmierung von Computern zur Verarbeitung großer Datenmengen natürlicher Sprache zu berücksichtigen und die Programme zur Verbesserung von Sprachlernfähigkeiten und Übersetzungsgenauigkeit zu unterstützen.
Das von den Wissenschaftlern entwickelte KI-System soll die Einschränkungen von NLPs adressieren, wenn sie Sprachen außerhalb des Englischen verarbeiten. Insbesondere fokussiert es sich auf die arabische Sprache mit ihrem von rechts nach links verlaufenden Skript und Diakritika, die von Computern normalerweise nicht erkannt werden. Die Teamarbeit um Dr. Ashraf Elnagar, einem Professor für Informatik an der Universität von Sharjah, zielt darauf ab, Programmierern dabei zu helfen, nicht nur formales Arabisch, sondern auch verschiedene Dialekte zu erkennen.
Das Projekt hat das Potenzial, weit verbreitet angenommen zu werden, indem es zahlreiche Vorteile und Verbesserungen für verschiedene KI-gesteuerte Sprachanwendungen und -dienste bietet. Es soll die Leistung und Nutzererfahrung von Anwendungen wie maschineller Übersetzung, Sentimentanalyse und Spracherkennung verbessern, um nicht nur das Standard-Arabisch, sondern auch seine zahlreichen Dialekte genau zu identifizieren und somit zur kulturellen Bewahrung, Zugänglichkeit und effektiveren interkulturellen Kommunikation beizutragen.
Professor Elnagar erklärt, dass sich das von seinem Team entwickelte System von anderen KI-Modellen für die arabische Sprache unterscheidet, da es sich speziell auf die Erkennung und Verarbeitung von arabischen Dialekten konzentriert. Durch die Integration von modernsten Methoden und Deep-Learning-Techniken sowie die Erweiterung der Funktionalität von Text- auf Audiosignale bietet das System eine multimodale Herangehensweise zur Verarbeitung der arabischen Sprache.
Die Forscher nutzten ein großes und vielfältiges dialektisches Datenset, um verschiedene klassische und Deep-Learning-Modelle zu trainieren. Diese Tools sollen die Leistung von Chatbots verbessern, indem sie verschiedene arabische Dialekte genau erkennen und verstehen, um personalisiertere und relevantere Antworten zu liefern. Darüber hinaus können sie auf spezifische Regionen und Kulturen innerhalb der Welt, in der Arabisch gesprochen wird, zugeschnitten werden.
Schließlich kann die Entwicklung dieses KI-Systems die Genauigkeit und Effektivität von Übersetzungen von und ins Arabische verbessern sowie Unternehmen und Organisationen ermöglichen, dialektbewusste Sentiment-Analyse-Tools zu nutzen, um die Meinungen und Emotionen ihres Zielpublikums besser zu verstehen und ihre Marketingstrategien und Produkte entsprechend anzupassen. Das Projekt hat bereits das Interesse von Technologiegiganten wie IBM und Microsoft sowie Unterstützungsorganisationen geweckt und könnte potenziell eine breite Anwendung im Markt finden.