مشروع التخرج: بناء محلل نحوي باستخدام تقنيات هندسة الأوامر والتعلم الآلي

في هذا المشروع، قمتُ بتطوير محلل نحوي (Constituency Parser) يعتمد على مزيج من هندسة الأوامر (Prompt Engineering) والتعلم الآلي (Machine Learning) بهدف تحليل البنية النحوية للجمل وتمثيلها بشكل هرمي دقيق.

تم بناء نموذجين أساسيين:

نموذج قائم على القواعد (Rule-Based Parser) لتحديد البنى النحوية باستخدام قواعد لغوية مخصصة.

نموذج تعلم آلي باستخدام Decision Tree Classifier تم تدريبه على بيانات مستمدة من Penn Treebank بعد معالجتها وتحويلها إلى تنسيق قابل للتدريب.

الإنجازات والنتائج:

حقق نموذج التعلم الآلي دقة 85%، بينما سجل النموذج القائم على القواعد 80%.

تم اختبار أكثر من 150 جملة متنوعة في البنية النحوية بنجاح.

بناء واجهة تفاعلية باستخدام Flask Framework تتيح للمستخدم إدخال الجمل وتحليلها تلقائيًا.

تجربة مبدئية لتخصيص النموذج للغة العربية (Arabic Fine-tuning) مع دقة 73%.

? الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python, NLTK, scikit-learn, Flask, Prompt Engineering, Decision Trees, Power of LLMs

تصميم واجهة مستخدم، تحليل لغوي نحوي، تحويل بيانات تدريب، واختبار دقة النماذج.

المشروع يبرهن على كيفية استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) كمساعد ذكي في بناء أنظمة NLP قابلة للتفسير والتطوير، ويبرز قدرتي على الدمج بين المعرفة اللغوية والتحليل البرمجي في مشروع بحثي متكامل.