"The Role of Computational Linguistics in Developing Artificial Intelligence: An Approach Based on Arabic Language Data

Authors

  • Anmar Dawood Salim Tikrit University / College of Basic Education / Department of Arabic Language Author

DOI:

https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.2.11

Keywords:

Computational linguistics, artificial intelligence, Arabic language processing, large language models

Abstract

This study investigates the pivotal role of computational linguistics in developing artificial intelligence technologies, with a specific focus on the Arabic language, which faces unique challenges due to its complex morphological and grammatical nature. Employing an analytical-descriptive methodology, the research highlights the theoretical framework of both fields and analyzes the obstacles to the computational processing of Arabic, most notably: derivational and morphological characteristics, homonymy, and the severe shortage of annotated linguistic corpora. The study also reviews practical approaches to addressing these challenges, such as building computational morphological analyzers and annotated corpora, which are fundamental for training deep learning models. It concludes by presenting applied models, including machine translation, chatbots, and large language models, emphasizing that the integration of prior linguistic knowledge remains a critical factor in enhancing AI's ability to understand and generate Arabic accurately and fluently. The study ends with a set of recommendations, the most important of which is the necessity of investing in building linguistic resources and developing native

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. أبو السعود، محمد أحمد، والزغل، رامي محمود. (٢٠٢٢). أثر التشكيل على أنظمة التعرف على الكلام العربي. المجلة الدولية للعلوم الحاسوبية المتقدمة وتطبيقاتها، ١٣(٥)، ١١٠-١١٧.

2. عبد الجليل، عبد القادر محمد. (٢٠٠٢). علم اللسانيات الحديث (ط١). دار صفاء للطباعة والنشر والتوزيع

3. السيد، محمود عبد الرحيم. (٢٠٢٤). قضايا وتحديات الذكاء الاصطناعي في اللسانيات الحاسوبية العربية. ورقة مقدمة في المؤتمر الدولي للدراسات اللغوية والأدبية، برو بروكاي

4. السليطي، ليلى محمد، والمناي، سمر أحمد. (٢٠٢١). تطوير روبوت دردشة عربي: التحديات والحلول. مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسوب والمعلومات، ٣٣(٦)، ٦٨٩-٦٩٧.

5. العجيلات، عادل مصطفى. (١٩٩٦). الحاسوب واللغة العربية. أطروحة ماجستير غير منشورة، جامعة اليرموك، الأردن.

6. علي، نبيل عبد العزيز. (١٩٨٨). اللغة العربية والحاسوب. مؤسسة تعريب الكويت.

7. عريوة، إيمان، وغيلوس، صالح . (٢٠٢٣). حاجة الدرس اللساني المعاصر للذكاء الاصطناعي اللسانيات العرفنية أنموذجا. مجلة العندة في اللسانيات وتحليل الخطاب، جامعة محمد بوضياف بالمسيلة، ٧(١)، ٥٣٣-٥٤٢.

8. كوتو، فابريسيو. (٢٠٢٤). أداة جديدة لتقييم أداء النماذج اللغوية الكبيرة باللغة العربية. جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي ، https://mbzuai.ac.ae/ar/news/a-new-standard-for-evaluating-arabic-language-models-presented-at-acl/

9. محمود، محمد رأفت. (٢٠٢١). مبادئ الفكر اللغوي بين اللسانيات التوليدية التحويلية واللسانيات الحاسوبية. حولية كلية الآداب جامعة بني سويف، ١٠(١)، ٥٠٩-٥٤٠.

10. الموسى، نبيل أحمد. (٢٠٠٠). العربية نحو توصيف جديد في اللسانيات الحاسوبية. دار الشروق.

11. شاهين، أحمد محمد. (٢٠٢٥، مايو ١٤). اللغة العربية والذكاء الاصطناعي.. معركة للبقاء في المشهد الرقمي العالمي. الجزيرة نت. تم الاسترداد من https://www.aljazeera.net/culture/2025/5/14/اللغة-العربية-والذكاء-الاصطناعي

12. تونسي، أمين محمد، و حداد، حاتم محمود، (2019)، بناء محلل صرفي للغة العربية: دراسة حول تأثير حجم قاموس الجذور، وقائع المؤتمر الدولي للسانيات الحاسوبية، ( 1234 – 1245 ) .

13. الشامسي، فاطمة محمد. (2022). مراكز الأبحاث العربية والذكاء الاصطناعي: دراسة تقييمية. مجلة دراسات الخليج والجزيرة العربية، 48(2)، 75-90.

14. الصاوي، خالد محمود. (2023). واقع اللغة العربية في عصر الذكاء الاصطناعي: التحديات والفرص. دار الكتب العلمية.

15. الغنيم، عبد الله إبراهيم. (2021). تمويل البحوث التطبيقية في مجال اللسانيات الحاسوبية في العالم العربي. المؤتمر السنوي للغة العربية والحاسوب، الجامعة الأردنية.

16. الوزارة السعودية للاتصالات وتقنية المعلومات. (2020). الاستراتيجية الوطنية للبيانات والذكاء الاصطناعي. المملكة العربية السعودية.

17. مركز الدراسات اللغوية والحاسوبية. (٢٠٢٢). التقرير السنوي عن واقع معالجة اللهجات العربية. سلسلة التقارير البحثية، (٥)، ١-٤٥.

18. أبو العسل, نوزات. (2023). تأثيرات وسائل التواصُل الاجتماعي على اللغة العربية. المجلة المصرية لبحوث الرأى العام, 22(2), 431-456.

19. عزيز، و محمد الخزامي. (2023). دور الذكاء الاصطناعي في العلوم الاجتماعية والإنسانية. سمنار , 1 (2), 1-35.

20. سلسلة الذكاء الاصطناعي للتنفيذيين ، (2024) ، الذكاء الاصطناعي، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، ط2،

21. محمد.أحلام علي. (2025). دمج المنهج التكاملي مع أدوات الذكاء الاصطناعي في تعليم النحو العربي في العصر الرقمي. مجلة بحوث الاتصال (Journal of Communication Research), 386-359.‏

22. نصيرة ، إديـر. (2014). المعالجة الآلية للغة العربية وترجمتها الآلية. الآداب و اللغات, 11-42. , 9(1

23. إسماعيلي، يوسف (2025). الانزياح اللغوي للمتعلم بين الفصيحة والدارجة وآليات توظيفه تعليميًّا في المملكة المغربية. مجلَّة الإيسيسكو للُّغة العربيَّة 2(1), 285-312 .

24. مور، تيرينس موور كريستين كارلنغ. (1993). فهم اللغة: نحو علم لغة لما بعد مرحلة تشومسكي. ترجمة حامد حسين الحجاج. بغداد: دار الشؤون الثقافية.

25. محمد عبد القوي, سند. (2015). ظاهرة الاختزال في اللهجة اليافعية. مجلة کلية التربية (أسيوط) 31(3.2), 463-492 .

26. البخاري، أبو عبد الله محمد بن إسماعيل. (1993). صحيح البخاري. تحقيق: د. مصطفى ديب البغا. ط 5. دار ابن كثير، دار اليمامة . دمشق

27. د. بشر. منى محمد علي (2021). المشكلات الصوتية التي تواجه نطق العمالة الهندية لبعض الأصوات الانفجارية في المملكة العربية السعودية (دراسة تطبيقية) . مجلة العلوم العربية (62)..

28. كروش، حيزية. (2025). تحدي رقمنة اللغة العربية في ظل تطورات الذكاء االصطناعيAI .جسور المعرفة. جامعة حسيبة بو على ( الجزائر). 11 (1) . 151 – 160 .

29. Brown, Thomas B., Mann, Benjamin, Ryder, Nick, Subbiah, Melanie, Kaplan, Jared, Dhariwal, Prafulla, ... & Amodei, Dario. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.

30. Devlin, Jacob, Chang, Ming-Wei, Lee, Kenton, & Toutanova, Kristina. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.

31. Ma, Yuanyuan, & Siau, Keng L. (2018). Artificial intelligence impacts on higher education. In Proceedings of the Thirteenth Midwest Association for Information Systems Conference (p. 5). Saint Louis, Missouri.

32. Tounsi, Lamine, & Haddad, Hatem. (2019). Building a morphological analyzer for Arabic: A study on the effect of root dictionary size. In Proceedings of the International Conference on Computational Linguistics (COLING) (pp. 1234-1245).

Downloads

Published

2026-02-22

How to Cite

"The Role of Computational Linguistics in Developing Artificial Intelligence: An Approach Based on Arabic Language Data. (2026). Journal of Al-farahidi’s Arts, 10(2), 204-218. https://doi.org/10.25130/jfa.conf.10.2.11