Empowering Arabic NLP with Retrieval-Augmented Generation

يهدف هذا المشروع إلى تحسين فهم النصوص العربية باستخدام تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال تطوير نظام تعليمي تفاعلي يعزز تجربة التعلم. يعتمد النظام على التصنيف، استرجاع المعلومات، وتوليد الأسئلة لفهم المحتوى التعليمي بشكل أفضل.

يعالج النظام النصوص التعليمية العربية عبر تصنيفها حسب المستوى الدراسي والتخصص، ثم يستخدم استرجاع المعلومات المعزز بالتوليد (RAG) لاسترجاع المحتوى المناسب بناءً على استفسارات المستخدم، وأخيرًا ينشئ أسئلة فهم واستيعاب مخصصة. تم استخدام AraBERT لتحليل اللغة، FAISS للاسترجاع الفعّال، وتقنيات توليد الأسئلة التكيفية لتحسين تجربة التعلم.

واجه المشروع تحديات مثل قلة البيانات المصنفة باللغة العربية، تعقيد اللغة العربية، والقيود الحاسوبية، وتم التعامل معها من خلال نماذج متطورة وتقنيات ذكية. كما تم دمج مهام تفاعلية مثل ملء الفراغات وترتيب الجمل لتعزيز الفهم لدى الطلاب، خصوصًا في المستويات الدراسية الأولى.

يظهر هذا المشروع إمكانيات الذكاء الاصطناعي في تطوير التعليم باللغة العربية، من خلال تقديم أدوات تعليمية ذكية، قابلة للتكيف مع مستوى المتعلم، وفعالة في تحسين مهارات القراءة والفهم.