ورقة بحثية في ArabicNLP 2026 عن كشف الموقف في النصوص العربية على وسائل التواصل

شارك نائب رئيسة النادي حسن برمندة، مع باحثين آخرين، بورقة بعنوان "NAMAA at StanceEval-2026: From Encoder and Decoder Model Fine-Tuning to Data-Centric Retrieval-Augmented In-Context Learning for Arabic Stance Detection" في المؤتمر الرابع لمعالجة اللغة العربية (ArabicNLP 2026) المنعقد مع EMNLP 2026 في بودابست.

تبحث الورقة في تحديد موقف منشور عربي تجاه موضوع معيّن، وهو موقف يكون ضمنيًا في الغالب ويتأثر باللهجة والسخرية. قارنت الورقة بين ضبط المشفّرات، والتعلّم متعدد المهام، وضبط نموذج ALLaM-7B بطريقة QLoRA، والتعلّم بالسياق المعزَّز بالاسترجاع (RAG-ICL) مع نماذج لغوية مجمّدة. تفوّق الأسلوب القائم على RAG-ICL مع تنقية البيانات، ووصل الدمج بالأغلبية بين ثلاثة نماذج إلى 0.8719 و0.9016 في مقياس Favg2 على مجموعتي اختبار، ما يدل على فاعلية التعلّم دون تدريب في المواضيع الجديدة. وتعرض الصورة الأساليب الأربعة التي قارنتها الورقة.

رابط الورقة: https://aclanthology.org/2026.arabicnlp-sharedtasks.74/