تمكين السلوك التعرفي في وكلاء الحوار باللغة العربية هو جانب مهم في بناء نماذج المحادثة يشبه الإنسان. في حين أن معالجة اللغة العربية الطبيعية قد شهدت تطورات كبيرة في فهم اللغة الطبيعية (NLU) مع نماذج اللغة مثل أرابيرت، فإن توليد اللغة الطبيعية (NLG) ل
ا تزال تحديا. تعد أوجه القصور النموذجية لنماذج فك تشفير NLG في المقام الأول إلى عدم وجود مجموعات البيانات العربية مناسبة لتدريب نماذج NLG مثل عوامل المحادثة. للتغلب على هذه المسألة، نقترح فك ترميز التركيب المستندة إلى المحولات مع معلمات أرابتير. من خلال تهيئة أوزان التشفير والكشف عن الأوزان المدربة مسبقا مسبقا، كان طرازنا قادرا على الاستفادة من نقل المعرفة وزيادة الأداء في توليد الاستجابة. لتمكين التعاطف في نموذج المحادثة لدينا، نربطها باستخدام مجموعة بيانات ArabithatheticTialogues وتحقيق الأداء العالي في توليد الاستجابة المتعاطفة. على وجه التحديد، حقق نموذجنا قيمة حيرة منخفضة تتراوح بين 17.0 وزيادة في 5 نقاط بلو مقارنة بالنموذج السابق للدولة السابقة. أيضا، تم تصنيف نموذجنا المقترح بشدة بنسبة 85 مقيم بشري، والتحقق من قادرته عالية في إظهار التعاطف مع توليد الاستجابات ذات الصلة والطلاقة في إعدادات المجال المفتوح.
