ورقة بحثية في ArabicNLP 2026 عن تصنيف مشاعر النصوص العربية حسب اللهجة

شارك نائب رئيسة النادي حسن برمندة، مع باحثين آخرين، بورقة بعنوان "NAMAA Community at DialectSentEval 2026 Subtask 1: Dialect-Aware Arabic Sentiment Classification with Pretrained Transformer Models" في المؤتمر الرابع لمعالجة اللغة العربية (ArabicNLP 2026) المنعقد مع EMNLP 2026 في بودابست.

تبحث الورقة في تصنيف مشاعر الجمل (سلبية أو محايدة أو إيجابية) بأربع لهجات: المغربية والمصرية والأردنية والسعودية. ضُبطت ثلاثة نماذج عربية مدرّبة مسبقًا، هي AraBERTv2 وMARBERTv2 وCAMeLBERT، بإعدادات تدريب موحّدة. حقق MARBERTv2 أفضل نتيجة بـ 94.07% في مقياس Macro F1، تلاه CAMeLBERT بـ 81.96% ثم AraBERTv2 بـ 79.77%. ويعرض الجدول في الصورة أداء النماذج الثلاثة في كل لهجة.

رابط الورقة: https://aclanthology.org/2026.arabicnlp-sharedtasks.181/