Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Assessing the Arabic Parsing Capabilities of ChatGPT and Cloude: An Expert-Based Comparative Study
9
Zitationen
1
Autoren
2024
Jahr
Abstract
تشكل اللغة العربية، المعروفة بتعقيداتها الصرفية والنحوية الغنية، تحديات كبيرة لتقنيات معالجة اللغة الطبيعية. تقدم هذه الدراسة تقييماً مقارناً لأداتي الذكاء الاصطناعي ChatGPT وCloude في قدراتهما على تحليل الجمل العربية بدقة. تم اختيار خمس جمل تجسد سمات لغوية متنوعة، وتم تقييم مخرجات الإعراب من قبل ثلاثة خبراء في اللغة العربية. كشفت النتائج عن فجوة واضحة في الأداء، حيث تفوق Cloude على ChatGPT من حيث الدقة الإجمالية (72.9% مقابل 33.3%). برع كلود في التعامل مع التعقيدات المورفولوجية والعلاقات النحوية الأساسية، لكنه واجه صعوبات في التعبيرات الاصطلاحية للغاية والإنشاءات الغامضة. على العكس من ذلك، واجه ChatGPT صعوبة في التعامل مع الشكل المعقد والتبعيات بعيدة المدى. تسلط النتائج الضوء على أهمية تطوير أدوات متخصصة لمعالجة اللغة العربية مع الاعتراف بإمكانات نماذج اللغة ذات الأغراض العامة مع مزيد من الضبط. تتضمن التوصيات دمج المعرفة الخاصة بالمجال، والاستفادة من نقل التعلم، واستكشاف الأساليب المجمعة لتعزيز دقة وقوة أنظمة التحليل العربية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.479 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.364 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.814 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.781 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.543 Zit.