التعدد الدلالي والاستعارة في تحليل المشاعر في اللهجة الأردنية: التحديات اللغوية وحدود نماذج الذكاء الاصطناعي
Polysemy and Metaphor in Jordanian Arabic Sentiment Analysis: Linguistic Challenges and AI Model Limitations
د. عبد الله ثلجي (قسم اللغة الإنجليزية وآدابها، كليّة الآداب، جامعة الإسراء، الأردن)
Dr Abdullah Thalji, Department of English Language and Literature, Faculty of Arts, Isra University, Jordan
مقال منشور في كتاب أعمال ملتقى اللغة العربية (المجلد الثاني) الصفحة 13.
مستخلص:يستعرض هذا البحث دور تعدد المعاني والمجازات في تحليل المشاعر في اللهجة الأردنية، مع التركيز على التحديات التي تشكلها هذه الظواهر على نماذج تحليل المشاعر القائمة على الذكاء الاصطناعي. وكما أشارت الأبحاث السابقة، فإن اللغة العربية تواجه عقبات عديدة في تحليل المشاعر بسبب تعقيداتها اللغوية، مثل الغموض التركيبي والدلالي والمجازي (Alsayat & Elmitwally, 2020).
ويواجه الباحثون صعوبة في تحديد المعاني المتعددة للكلمات في سياق معين، وكذلك في تحليل العبارات المجازية بدقة، خاصة في تعبيرات المشاعر. فعلى سبيل المثال، كلمة “حلو” قد تحمل مشاعر إيجابية أو محايدة أو ساخرة حسب السياق، بينما تعبير “قلبه حجر” يدل في الغالب على مشاعر سلبية إلا أنه قد يُستخدم أيضًا للإشارة إلى القوة، وهو ما قد يصعب فهمه على النماذج الحاسوبية دون دعم واضح لفك تداخلات المعاني.
يتبنى هذا البحث نهجًا تحليليًّا استنتاجيًّا يعتمد على تحليل مجموعة من النصوص باللهجة الأردنية المستخلصة من قاعدة بيانات QADI. تتضمن الدراسة العنونة اليدوية للبيانات التي تشمل التعبيرات المتعددة المعاني والمجازية المتعلقة بالعاطفة من قبل اللغويين الملمين باللهجة الأردنية، بهدف توثيق كيفية تأثير هذه الظواهر على تفسير المشاعر.
وكما أشار الباحثان (Kaddoura & Nassar, 2024)، فإنّ تمييز المعنى الدقيق للكلمات يتطلب بيانات شاملة ومنهجيات متخصصة، إلا أن الموارد الحالية لتمييز المعاني في اللهجات لا تزال محدودة. لهذا، توفر هذه الدراسة فهمًا أساسيًا للعقبات التي تحول دون تحليل المشاعر الفعال في اللهجة الأردنية؛ إذ تهدف النتائج إلى ربط النظرية اللغوية والمقاربات الحاسوبية، وتحسين نماذج تحليل المشاعر الحساسة للسياق والتي تأخذ في الاعتبار الفروق الإقليمية والثقافية الدقيقة في اللهجات العربية.
الكلمات المفتاحية: تحليل المشاعر، اللهجة الأردنية، التعدد الدلالي، الاستعارة، الذكاء الاصطناعي، تحليل المكنز النصّي.
Abstract:
This paper discusses polysemy and metaphors in the context of sentiment analysis within the Jordanian dialect and points toward the challenges those two linguistic phenomena pose for AI-based sentiment analysis models.
As pointed out by previous works, Arabic is considered a very challenging language while performing sentiment analysis due to complex features such as syntactic ambiguity, semantic ambiguity, and metaphorical ambiguity (Alsayat & Elmitwally, 2020).
It is common for researchers to have difficulty in identifying the multiple meanings of words in context and correctly interpret metaphorical expressions, especially when sentiments are involved.
For instance, the term “حلو” might indicate positive, neutral, and sarcastic meanings; it all depends upon where it is being used. The expression “قلبه حجر” will more often than not denote negative feelings, which a computational model will find challenging to find out without explicit guidelines on how the meanings are to be resolved.
The present study is an analytical, inductive one; it analyzes a portion of texts in the Jordanian dialect from the QADI database. The data containing polysemous and metaphorical expressions of emotion are manually annotated by linguists who are familiar with the Jordanian dialect in this study. This paper aims to document how these phenomena influence the interpretation of sentiment. As Kaddoura and Nassar (2024) have observed, determining the exact meanings of words requires lots of data and specialized methodologies. However, dialect disambiguation resources are still scarce. This study gives valuable input on the issues that surround successful sentiment analysis in the Jordanian dialect.
The findings are intended to bridge theoretical linguistics with computational methods, thereby enhancing context-sensitive sentiment analysis models which could accommodate subtle regional and cultural variations across Arabic dialects.
Keywords: Sentiment analysis, Jordanian Arabic, Polysemy, Metaphor, Artificial Intelligence, Corpus Analysis.
