بإستخدام تقنيات الذكاء الإصطناعى..باحث فى الجامعة المصرية الروسية يبتكر طريقة لتلخيص النصوص
أعلن الدكتور شريف فخرى محمد عبدالنبى، رئيس الجامعة المصرية الروسية، أنه فى إطار تحفيز إدارة الجامعة للباحثين على إختيار نقاط بحثية تخص بعض المشاكل العملية، وإستهداف المجالات البحثية التى تحظى بإهتمام عالمى ومنها إستخدام تقنيات الذكاء الإصطناعى، وكذلك ماشياً مع الخطة البحثية للجامعة، أجرى الباحث المهندس مصطفى جمال محمد المدرس المساعد بقسم الذكاء الإصطناعى بـ"كلية الذكاء الإصطناعى" و المدرب فى أكاديمية هواوى بالجامعة المصرية الروسية دراسة بحثية تحت عنوان "تلخيص النص معتمداً على خوارزميات الذكاء الإصطناعى".. لافتاً أن نشاط البحث العلمى فى الجامعة يأتى بدعم من الدكتور محمد كمال السيد مصطفى رئيس مجلس أمناء الجامعة.
من جانبه، أضاف الدكتور هشام فتحى، عميد كلية الذكاء الإصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، أن البحث العلمى فى الكلية يأتى تفعيلاً لدور الجامعة كمؤسسة بحثية وإستشارية تتفاعل مع إحتياجات المجتمع والدولة.. منوهاً أن من أهداف الكلية الربط بين الدراسة الأكاديمية والبحث العلمى؛ لتحقيق أقصى إستفادة ممكنة للدولة وأن الكلية تعطى إهتماماً كبيراً بالمجالات التى تستخدم التقنيات الحديثة وخاصة المنبثقة من "الذكاء الإصطناعى"، بهدف تقليل الفجوة وتعزيز طرق التواصل بين الإنسان والآلة، وإستثمار ماتوفره الآلات من إمكانات وقدرات خارج القدرات البشرية المحدودة وذلك لخدمة المجتمع.
من جانبه، أوضح المهندس مصطفى جمال محمد، المدرس المساعد بقسم الذكاء الإصطناعى فى كلية الذكاء الاصطناعى بالجامعة المصرية الروسية، أنه من تبعات التقدم الرهيب الذى يشهده العالم فى شتى المجالات أصبح لدينا كم هائل من المعلومات التى يتم إنتاجها يوميًا فى كل المجالات، وأن هذا الكم الهائل يجعل الوصول الى المعلومات الأكثر أهمية عملية صعبة للغاية لأن ذلك يتطلب جهداً ووقتاً كبيراً جداً من العنصر البشرى، ومع تقدم الذكاء الإصطناعى ومعالجة اللغة الطبيعية تحديداً أصبحت الحاجة إلى تلخيص النصوص ضرورة؛ للتغلب على مشاكل الكم المعرفى الزائد حتى يتمكن المستخدم من مواكبة هذا الكم الهائل من المعلومات والإستفادة منه وأصبح التلخيص الآلى للنص بإستخدام تقنيات الذكاء الإصطناعى أمرًا لا بد منه.
أفاد المدرس المساعد بقسم الذكاء الإصطناعى بالكلية، أن هذا البحث تغلب على معظم المشاكل التى تظهر فى الطرق التى تعتمد بشكل أساسى على بعض الخصائص الإحصائية والتى يعيبها أن الملخص الناتج يفقد السياق العام و الترابط بين الجمل التى تشكل الملخص.. موضحاً أن الخوارزمية المبتكرة تعتمد على مجموعة من الخصائص يتم من خلالها إستخراج الجمل التى تشكل أهمية فى المستند الأصلى بالإضافة الى مجموعة من الخصائص الأخرى التى تضمن الحفاظ على السياق العام للنص وعرض فكرة النص بشكل تدريجى بالإضافة إلى الحفاظ على مدى ترابط الجمل وبعضها البعض.
أكد المهندس مصطفى جمال محمد، أن الخوارزمية الجديدة تقدم نهجًا هجينًا بناءاً على الفعالية والتقارب للحل فى عملية تلخيص النص ولضمان الحل الأمثل وحل بعض مشاكل الخوارزميات السابقة.. مشيراً أنه تم تقييم الخوارزمية المقترحة على مجموعة البيانات القياسية من"CNN / Daily Mail"، وتم قياسها من خلال: Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation "ROUGE"، ثم تمت مقارنة أداء الطريقة المقترحة مع الطرق الأخرى، وأظهرت النتائج أن الخوارزمية الجديدة لديها أفضل أداء فى جودة تلخيص النص.
أشار المدرس المساعد بقسم الذكاء الإصطناعى بالكلية، أن الطريقة المقترحة فى البحث أظهرت دقة أفضل من الخوارزميات الأخرى "ROUGE-1و ROUGE-2 و ROUGE-L"، وكانت الزيادة في أعلى دقة مقدارها 4.4٪ مقارنة بـ ROUGE-1 ، و 12.01٪ مقارنة بـ ROUGE-2 ، و 9.8٪ مقارنة بـROUGE-L.
نوه المهندس مصطفى جمال محمد، إلى أنه تم نشر نتائج البحث فى ورقتين علميتين محكمتين فى مجلات عالمية مدرجة فى تصنيف سكوبس العالمى تحت عنوان"Hybrid Algorithm Based on Chicken Swarm"Optimization and Genetic Algorithm for Text Summarization" والأخرى تحت عنوان"Review of the Most Up-To-Date Optimization Algorithms for Extractive Text Summarization".
