بداية لفهم نص أي لغة في العالم ينبغي فهم المكونات الأساسية لهذا النص ألا وهي الكلمات، فهم وتحليل الكلمة أو مايسمى بالتحليل الصرفي (morphological analysis) هو الأساس في تطبيقات استرجاع المعلومات (Information Retrieval) وهي التطبيقات التي تبنى عليها برامج الأرشفة، محركات البحث، محركات قواعد البيانات، تلخيص النصوص ومعالجة اللغات الطبيعية.

بعض الطرق لفهم الكلمة تعتمد على إرجاع الكلمة إلى جذرها (Root)، بينما يعتمد البعض الآخر على إرجاع الكلمة لأصلها (Stem) أي إزالة البوادىء واللواحق، وبمثال بسيط يتوضح الأمر: لنقل أن لدي كلمة “وكتابهم” فجذر هذه الكلمة هو “كتب” أم أصلها (stem) فهو “كتاب” بإزالة البوادىء واللواحق.

كلتا الطريقتين فعالتين وتستخدم الأولى (الجذر) في تطبيقات معالجة اللغات حيث نحتاج إلى جذر الكلمة، أما الثانية (الأصل) فتستخدم غالباً في تطبيقات تلخيص وأرشفة النصوص حيث لانحتاج إلى جذر الكلمة.

الوصول للجذر أو الأصل في اللغة العربية ليس بالأمر السهل فمن المعروف أن اللغات السامية من اللغات المعقدة بنيوياً، وبشكل عام يوجد أربع طرق مشهورة لمعالجة اللغة العربية:

• المقارنة المباشرة: حيث يستعمل التطبيق قائمة كبيرة من الكلمات ويقارن الكلمة المدخلة مع كامل القائمة لإيجاد الكلمة المطابقة لها والمعلومات المتعلقة بهذه الكلمة.
• معالجة اللغة: تتفرع هذه الطريقة للكثير من الأساليب والطرق (سنتحدث عنهم لاحقاً)، تعتمد على إزالة الزوائد من الكلمة (البوادىء الأحرف الزائدة في بداية الكلمة واللواحق الأحرف الزائدة في نهايتها والأحرف الزائدة في منتصف الكلمة) ثم الوصول إلى الجذر (شرح مبسط جداً فقط لتوضيح الفكرة بينما الطريقة فيها الكثير من التفاصيل).
• الدمج أو المجموعة: حيث تأخذ الكلمة المدخلة ويتم توليد عدة كلمات منها (مجموعة)، ونقارن هذه المجموعة مع قائمة بجذور الكلمات وعند وجود تطابق يكون هذا التطابق هو جذر تلك الكلمة.
• القواعد (Rule-based): كل مجموعة متشابهة من حيث الشكل من الكلمات يتم توليد قالب أو باترن لها.

بالتأكيد في الطريقة الأولى يوجد ضياع كبير بمساحة التخزين حيث نحتاج لمساحة هائلة إذا علمنا أن العدد التقديري لكلمات اللغة العربية هو من مرتبة 10 قوة 10 أي العشرة مليارات! بينما الطريقة الثانية هي الأكثر شيوعاً واستخداماً وكفاءةً وسنتحدث عنها بإذن الله في المرات القادمة بتوسع ونرى ماتم إنجازه في منقح اللغة العربية.

المصادر:

• Ahmed, Mohamed Attia, “A Large-Scale Computational Processor of the Arabic Morphology, and Applications.”
• Ibrahim A. Al Kharashi, Imad A. Al Sughaiyer “Rule merging in a rule-based Arabic stemmer”

ملاحظة: تم تحديث التدوينة وإضافة الطريقة الرابعة لمعالجة اللغة العربية.