أُطلق مشروع المدونة الصوتية للمشاعر باللغة العربية في ولاية ورقلة بالجزائر، بهدف تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي في تحليل ومعالجة النبرات العاطفية البشرية. يأتي هذا المشروع ضمن جهود مركز البحث العلمي والتقني لتطوير اللغة العربية لدمج التقنيات الحديثة في الدراسات اللسانية.
تشرف الدكتورة سليمة عياض على قيادة هذا المشروع البحثي، وذلك من خلال عملها في وحدة البحث اللساني وقضايا اللغة العربية بورقلة. وتعمل الوحدة على جمع وتحليل البيانات الصوتية التي تعكس الحالات الشعورية المختلفة، لضمان تطوير نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على فهم السياقات اللغوية والعاطفية بدقة. يركز الفريق البحثي على توثيق التعبيرات الصوتية المحلية وتصنيفها تقنياً، مما يسهم في تطوير أدوات تقنية متقدمة تعتمد على معطيات لغوية دقيقة وموثقة.
شراكات بحثية لتعزيز التحليل الرقمي
يتم تنفيذ مشروع المدونة الصوتية للمشاعر عبر تعاون بحثي مشترك، يضم مخبر الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات، إلى جانب مخبر علم النفس العصبي والاضطرابات المعرفية السوسيوعاطفية. ويهدف هذا التنسيق بين المخابر إلى توحيد الجهود التقنية والنفسية لضمان دقة تحليل البيانات الصوتية. وتعمل هذه الأطراف على توظيف الخبرات المتبادلة في مجالات الحوسبة والعلوم الإنسانية، لتعزيز قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على معالجة النبرات العاطفية البشرية ضمن السياقات اللغوية. ويأتي هذا العمل المشترك ليدعم وحدة البحث اللساني وقضايا اللغة العربية في ورقلة، من خلال توفير إطار علمي متعدد التخصصات يضمن تصنيف التعبيرات الصوتية وفق معايير دقيقة، مما يساهم في تطوير أدوات تقنية متقدمة تعتمد على معطيات لغوية ونفسية موثقة لخدمة أهداف المشروع البحثي.
بناء قاعدة بيانات للمشاعر العربية
يسعى المشروع إلى إنشاء قاعدة بيانات صوتية وفيزيولوجية معيارية للمشاعر باللغة العربية، حيث تُخصص هذه البيانات لتدريب خوارزميات التعلم العميق على فهم التفاعلات البشرية بشكل أدق. تهدف هذه القاعدة إلى توفير رصيد رقمي ضخم يجمع بين النبرات الصوتية والمؤشرات الحيوية المقابلة لها، مما يمنح النماذج البرمجية قدرة أكبر على معالجة المعلومات العاطفية المعقدة في البيئات اللغوية العربية.
تتضمن قائمة المشاعر المستهدفة التي يعمل الفريق البحثي على رصدها والتعرف عليها من خلال المدونة الصوتية ست حالات عاطفية أساسية، وهي الخوف، والغضب، والفرح، والحزن، والدهشة، والكره. يتم تصنيف هذه المشاعر ضمن بروتوكول تقني يضمن التمييز الدقيق بين كل حالة، لضمان تغذية خوارزميات الذكاء الاصطناعي ببيانات تتسم بالموثوقية العلمية، وبما يغطي التنوع في الأداء الصوتي المرتبط بهذه الانفعالات في السياق المحلي.
تتوسع تطبيقات مخرجات هذا المشروع لتشمل عدة قطاعات حيوية تتطلب تحليلاً دقيقاً للاستجابات البشرية. تشمل هذه المجالات قطاع الطاقة والمحروقات، حيث يمكن توظيف تقنيات تحليل المشاعر في مراقبة السلامة التشغيلية، إلى جانب قطاع السلامة المرورية الذي يعتمد على استشعار حالات السائقين. كما يمتد نطاق استخدام هذه الأدوات التقنية ليغطي قطاع الصحة، عبر مساعدة المختصين في رصد الاضطرابات النفسية، وقطاع التعليم عبر الإنترنت، الذي يهدف إلى تحسين جودة التفاعل بين المعلم والطالب من خلال فهم مؤشرات التجاوب العاطفي أثناء العملية التعليمية الرقمية.
