Avancer les systèmes de questions-réponses pour les textes coraniques

Accéder à des textes religieux, surtout le Quran et les Ahadith, nécessite des systèmes efficaces qui peuvent répondre aux questions avec précision. Il n'y a toujours pas assez de systèmes qui se concentrent sur des questions complexes liées aux interprétations du Quran et aux traditions du Prophète Muhammad. Pour combler cette lacune, on a créé un gros jeu de données conçu pour le question-réponse (QA) qui contient plus de 73 000 paires de questions-réponses. Ce jeu de données est le plus grand de ce type dans ce domaine et est accompagné d'informations contextuelles précieuses, aidant à former et évaluer les systèmes de QA. Cependant, notre évaluation a montré que les méthodes d'évaluation automatique actuelles sont limitées par rapport au jugement humain.

#L'importance des systèmes de question-réponse

Avec l'avancée de la technologie et de plus en plus de gens comptant sur des outils numériques, il y a un besoin croissant de systèmes qui peuvent aider à accéder et comprendre les textes religieux plus facilement. Pour beaucoup, le Quran est crucial pour leur guidance spirituelle et religieuse. Le Quran est le livre principal de l'Islam, révélé au Prophète Muhammad, et le Tafsir aide à clarifier son sens. Les Ahadith, qui sont les dires et actions du Prophète, guident aussi la vie des musulmans. Un bon système de QA peut aider les utilisateurs à trouver des réponses détaillées à leurs questions dans ces textes.

Le question-réponse longue forme (LFQA) est un défi qui implique de récupérer des documents pertinents et de créer des réponses détaillées. Bien qu'il y ait eu une croissance excitante dans le question-réponse basé sur des faits, le LFQA reste compliqué et peu exploré. Les chercheurs ont besoin d'un jeu de données riche contenant des questions complexes qui nécessitent des réponses longues.

Bien que des systèmes de QA existent dans divers domaines, leur application dans le contexte du Quran et des Ahadith reste rare. Beaucoup de musulmans se tournent vers des érudits pour des conseils dans leurs questions quotidiennes. Bien que certaines recherches se concentrent sur la récupération et la classification de contenus liés aux textes islamiques, elles mettent souvent l'accent sur des questions basées sur des faits, négligeant les enquêtes plus compliquées.

#La lacune dans la recherche existante

De nombreuses études dans différentes langues, y compris l'arabe et l'anglais, ont abordé les textes islamiques. Cependant, la demande de systèmes complets qui offrent des réponses détaillées-soutenues par des références du Quran et des Ahadith-a augmenté. Beaucoup d'utilisateurs ont besoin de plus que des faits simples quand ils posent des questions.

Développer un système de QA qui peut fournir des réponses détaillées sur le Quran et les Ahadith présente des défis. Cela inclut la disponibilité limitée de Jeux de données, le besoin de classification efficace des questions, et l'extraction de faits précis tout en tenant compte du contexte de l'utilisateur. De plus, des méthodes d'évaluation appropriées qui reconnaissent la sensibilité de ces textes religieux manquent également.

#Contribution du jeu de données

Cette recherche introduit un jeu de données bien conçu spécifiquement pour relever le défi de la QA dans le Tafsir coranique et les Ahadith. Le jeu de données comprend plus de 73 000 paires de questions-réponses, ce qui en fait la plus grande collection connue dans ce domaine. Les questions et réponses sont complétées par un contexte riche, ce qui est crucial pourformer des systèmes de QA efficaces. De plus, nous avons établi une référence pour évaluer la performance de ces systèmes concernant le Quran et les Ahadith.

#Importance des techniques d'évaluation

Tout en soulignant les contributions de notre jeu de données, nous avons également constaté que s'appuyer uniquement sur des métriques automatiques-comme les scores ROUGE-ne capture pas pleinement la performance des systèmes. Nos Évaluations humaines ont révélé des différences significatives, montrant que l'accord du modèle avec les érudits experts était faible, allant de 11% à 20%. La compréhension contextuelle par les modèles variait largement, de 50% à 90%. Ces différences soulignent le besoin de méthodes d'évaluation qui peuvent mieux apprécier les nuances impliquées dans l'interprétation des textes religieux.

#Travaux connexes en traitement du langage naturel

Le domaine du traitement du langage naturel (NLP) a beaucoup évolué, surtout en ce qui concerne le question-réponse long. L'introduction de modèles de langage avancés a transformé cette recherche, rendant plus facile la création de systèmes automatisés capables de générer des réponses détaillées. Cependant, de nombreux modèles font encore face à des défis pour générer un contenu précis et significatif.

#Modèles de langage

Plusieurs études récentes ont présenté des méthodologies pour améliorer la performance des modèles en question-réponse long. Cependant, générer des réponses qui sont à la fois précises et engageantes reste problématique. Certaines méthodes impliquent de peaufiner les questions et d'améliorer la capacité du modèle à récupérer des informations pertinentes, mais une évaluation efficace des réponses longues reste une question pressante.

#Aperçu des jeux de données disponibles

Les jeux de données jouent un rôle crucial dans le développement de modèles capables de gérer des questions complexes. Un des jeux de données les plus reconnus est ELI5, qui comprend du contenu généré par les utilisateurs sur Reddit. Bien qu'il s'agisse du plus grand jeu de données pour les tâches de QA, des préoccupations subsistent concernant sa précision, car le matériel provient de bénévoles.

D'autres jeux de données notables incluent MS MARCO, qui se concentre sur la compréhension de la lecture par machine, et Natural Questions, conçu pour soutenir la recherche en compréhension du langage naturel. Cependant, ces jeux de données manquent souvent d'aborder les complexités trouvées dans les textes religieux.

#Travail sur les textes religieux

Une grande partie de la littérature existante explore l'interprétation du Quran et des Ahadith, mais manque d'un jeu de données complet pour des systèmes de QA efficaces. Les recherches antérieures se sont concentrées sur l'extraction automatique de réponses à partir de textes fondamentaux, traitant principalement de questions juridiques ou d'aspects spécifiques de la religion.

Plusieurs systèmes de QA ont tenté de fournir des réponses à partir des textes coraniques et des Hadiths. Certains systèmes se spécialisent en arabe, tandis que d'autres se concentrent sur des applications multilingues. Pourtant, ces systèmes ciblent souvent des enquêtes basées sur des faits plutôt que les questions non factuelles plus complexes que beaucoup d'utilisateurs pourraient poser.

Des collaborations récentes ont émergé pour promouvoir des systèmes de QA spécifiquement pour le Quran. Ces initiatives soulignent l'intérêt croissant pour améliorer les interprétations automatiques des textes religieux. Cependant, malgré les avancées, il y a encore un besoin significatif d'un jeu de données bien structuré qui soutienne efficacement les tâches de question-réponse complexes.

#Création du jeu de données et méthodologie

Pour compiler notre jeu de données, nous avons tiré de plusieurs sources crédibles pour créer une riche collection de paires de questions-réponses. Nous avons obtenu des données d'une plateforme en ligne qui héberge un nombre considérable de questions et réponses sur la loi islamique. Cette ressource est particulièrement précieuse car elle est rédigée par des érudits.

De plus, nous avons associé ces questions avec des traductions en anglais du Tafsir coranique et des Ahadith. Cette approche garantit que notre jeu de données reste fiable et que le système de QA résultant fournira des réponses précises et contextuellement pertinentes.

#Prétraitement des données

Avant d'utiliser les données collectées dans nos modèles, nous avons réalisé plusieurs étapes de prétraitement. Cela inclut le nettoyage des entrées dupliquées et des données non pertinentes, assurant la qualité de notre entrée. Nous avons catégorisé les données en sujets distincts pour réduire l'espace de recherche pour les réponses et utilisé des techniques de modélisation de sujets latents pour identifier des thèmes pertinents.

#Structure du jeu de données

Après le prétraitement, le jeu de données se compose de trois composants principaux : la question de l'utilisateur, la réponse correspondante d'un érudit musulman, et des informations contextuelles tirées d'extraits connexes du Tafsir coranique et des Ahadith. Cette structure permet au modèle de dériver des réponses en se concentrant sur les textes les plus pertinents.

#Architecture du modèle et configuration expérimentale

Pour la partie expérimentale de notre recherche, nous avons affiné plusieurs modèles basés sur des transformateurs, tels que T5, BART, LED et LongT5. Ces modèles ont été choisis pour leurs capacités à traiter des textes divers et à générer des réponses cohérentes pour des réponses longues.

Nous avons optimisé nos procédures pour les contraintes matérielles, conduisant nos expériences avec un NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti. Des ajustements ont été faits pour les tailles de lot et les longueurs d'entrée pour s'adapter à la RAM disponible, assurant l'exécution réussie de notre formation de modèle.

#Métriques d'évaluation

Pour évaluer la performance de nos modèles, nous avons utilisé à la fois ROUGE et BERTScore. ROUGE mesure la similarité de texte en comptant les mots qui se chevauchent entre les textes générés et les textes de référence. En revanche, BERTScore évalue la similarité sémantique basée sur des vecteurs de haute dimension produits par le modèle BERT.

L'utilisation des deux métriques nous permet de gagner des insights sur la clarté et la précision du texte généré, ce qui est crucial pour évaluer l'efficacité des systèmes de QA que nous avons construits.

#Résultats et discussion

Après le fine-tuning, nous avons vu des améliorations significatives dans la performance des modèles basées sur les scores ROUGE. Les modèles ont montré une meilleure précision et pertinence à travers diverses métriques. Cependant, il est également important de reconnaître que des scores ROUGE élevés ne signifient pas toujours des réponses correctes ou appropriées, surtout dans des contextes religieux sensibles.

#Évaluation humaine

Pour obtenir des insights plus profonds sur l'efficacité du système de QA, nous avons effectué des évaluations humaines qui se concentraient sur deux aspects principaux : la cohérence des verdicts et la compréhension contextuelle. Les évaluateurs, composés d'érudits et d'experts en langue, ont trouvé des incohérences dans les réponses du modèle par rapport aux opinions d'experts.

Les résultats ont souligné le besoin de peaufiner les sorties du modèle pour améliorer l'alignement des réponses générées avec les interprétations des érudits. Le faible niveau de cohérence des verdicts pointe vers une zone critique pour de futures améliorations.

#Conclusion et perspectives futures

En résumé, cette recherche a introduit un jeu de données complet conçu pour le question-réponse longue concernant le Quran, le Tafsir et les Ahadith. Le jeu de données, avec sa richesse d'informations contextuelles, sert de base pour améliorer les systèmes de QA dans la littérature religieuse.

Cependant, comme le montre nos analyses et évaluations, il y a des lacunes critiques dans les méthodes d'évaluation automatique qui nécessitent un développement supplémentaire. Les recherches futures devraient se concentrer sur l'amélioration de l'alignement des réponses du modèle avec les interprétations des érudits et explorer des techniques avancées pour améliorer l'ensemble des systèmes de QA pour les textes religieux.

En abordant ces limitations et en explorant de nouvelles méthodologies, nous pouvons faire avancer les capacités des systèmes de QA dans la littérature islamique, rendant finalement plus facile pour les érudits, les étudiants et le grand public d'accéder et de comprendre des connaissances religieuses vitales.