ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

قواعد في اللغة الأكادية

Some Aspects of Akkadian Grammar

1351   1   18   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2013
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

عُرفت اللغة الأكادية في منطقة بلاد ما بين النهرين في نهاية الألف الثالث و بداية الألف الثاني قبل الميلاد, و هي إحدى لغات الأسرة السامية و برزت بوصفها عاملاً مهماً في المنطقة. و قد انطوت هذه اللغة تحت لهجاتٍ عدة هي: البابلية القديمة و البابلية الوسيطة و البابلية الحديثة و البابلية المتأخرة و البابلية النموذجية و الآشورية القديمة و الآشورية الوسيطة و الآشورية الحديثة. و كُتبت معظم نصوص هذه اللغة بمِرْقَم قصبي على ألواحٍ طينيةٍ, و نظامها الإشاراتي كان إرثاً سومرياً. و اعتمدت قواعد لغويةً مشابهةً للغة العربية من حيث استخدامها للأسماء و الأفعال و الضمائر و الأوزان. كما تخصصت اللغة الأكادية في تحديد الجنس لغوياً مذكراً و مؤنثاً و في تحديد حالات الرفع و النصب و الجر و المفرد و التثنية و الجمع.


ملخص البحث
تتناول هذه الدراسة اللغة الأكادية التي ظهرت في منطقة بلاد ما بين النهرين في نهاية الألف الثاني قبل الميلاد. تُعد الأكادية إحدى لغات الأسرة السامية وتحتوي على عدة لهجات منها البابلية القديمة والوسيطة والحديثة والآشورية القديمة والوسيطة والحديثة. كُتبت معظم النصوص الأكادية باستخدام قلم قصبي على ألواح طينية، وكان نظامها الكتابي مستمدًا من السومريين. تتشابه قواعد اللغة الأكادية مع اللغة العربية في استخدام الأسماء والأفعال والضمائر والأوزان، كما أنها تخصصت في تحديد الجنس لغويًا وفي تحديد حالات الرفع والنصب والجر والمفرد والتثنية والجمع. تهدف الدراسة إلى التعريف باللغة الأكادية وأصولها وانتشارها واستخداماتها النحوية والصرفية. اعتمدت الدراسة على المنهج الاستقرائي وتحليل النصوص المسمارية وفهم خصائصها الصوتية والنحوية. تُظهر الدراسة أهمية اللغة الأكادية في التدوين والتواصل في الحضارات القديمة، وتوضح التشابهات بينها وبين اللغة العربية في العديد من الجوانب اللغوية والنحوية.
قراءة نقدية
دراسة نقدية: على الرغم من أن الدراسة تقدم نظرة شاملة ومفصلة حول اللغة الأكادية، إلا أنها قد تفتقر إلى بعض التحليل النقدي العميق حول تأثير اللغة الأكادية على اللغات الأخرى في المنطقة. كما أن الدراسة تعتمد بشكل كبير على المصادر التقليدية دون تقديم تحليل جديد أو مقارنات مع اللغات السامية الأخرى بشكل موسع. كان من الممكن أن تكون الدراسة أكثر ثراءً إذا تضمنت تحليلات لغوية مقارنة مع اللغات السامية الأخرى مثل العبرية والأرامية. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون الدراسة أكثر فائدة إذا تضمنت أمثلة عملية أكثر من النصوص الأكادية لتوضيح النقاط النظرية بشكل أفضل.
أسئلة حول البحث
  1. ما هي اللهجات المختلفة للغة الأكادية؟

    تتضمن اللهجات الأكادية: البابلية القديمة، البابلية الوسيطة، البابلية الحديثة، البابلية المتأخرة، البابلية النموذجية، الآشورية القديمة، الآشورية الوسيطة، والآشورية الحديثة.

  2. كيف كانت تُكتب النصوص الأكادية؟

    كانت النصوص الأكادية تُكتب باستخدام قلم قصبي على ألواح طينية، وكان نظامها الكتابي مستمدًا من السومريين.

  3. ما هي أوجه التشابه بين قواعد اللغة الأكادية واللغة العربية؟

    تتشابه قواعد اللغة الأكادية مع اللغة العربية في استخدام الأسماء والأفعال والضمائر والأوزان، كما أنها تخصصت في تحديد الجنس لغويًا وفي تحديد حالات الرفع والنصب والجر والمفرد والتثنية والجمع.

  4. ما هي أهمية دراسة اللغة الأكادية؟

    تكمن أهمية دراسة اللغة الأكادية في التعرف على لغة قديمة استخدمت في التدوين والتواصل في الحضارات القديمة، وتوضيح التشابهات بينها وبين اللغة العربية مما يساعد في تأصيل قواعد اللغة العربية وفهم تطورها.


المراجع المستخدمة
الجبوري, علي ياسين, قاموس اللغة الأكادية-العربية, أبو ظبي-الإمارات العربية المتحدة,2010, 13.
بهنسي, عفيف, وثائق ايبلا, دمشق, 1984, 23.
STEINKELLER, P. BSA 8, “Bulletin on Sumerain Agriculture”, Cambridge, 1995, 49-70
قيم البحث

اقرأ أيضاً

نقدم طريقة لتوليد قواعد تصحيح الأخطاء لأخطاء نمط النحوي في Corpus المتعلم المشرف.في نهجنا، يتم تحويل التعديلات المشروح في Corpus المتعلم إلى قواعد تحرير لتصحيح أخطاء الكتابة الشائعة.تتضمن الطريقة استخراج تلقائي لأنماط النحوية، والمواءمة التلقائية للأ نماط الخاطئة وأنماط صحيحة.في وقت التشغيل، يتم استخراج أنماط النحوية من الجمل الصحيحة النية، ويتم استرداد قواعد التصحيح من خلال محاذاة أنماط القواعد المستخرجة مع الأنماط الخاطئة.باستخدام الطريقة المقترحة، نولد 1499 قواعد تصحيح عالية الجودة تتعلق ب 232 كلمة رئيسية.يمكن استخدام الطريقة لمساعدة الطلاب ESL في تجنب الأخطاء النحوية، وتساعد المعلمين في تصحيح مقالات الطلاب.بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام الطريقة في تجميع قواميس أخطاء التركيز وبناء أنظمة تصحيح الأخطاء القواعد.
تعتمد الترجمة الآلية عادة على Corpora الموازي لتوفير إشارات متوازية للتدريب.جلبت ظهور الترجمة الآلية غير المنشورة ترجمة آلة بعيدا عن هذا الاعتماد، على الرغم من أن الأداء لا يزال يتخلف عن الترجمة التقليدية للإشراف الآلية.في الترجمة الآلية غير المنشورة ، يسعى النموذج إلى أوجه تشابه لغة متماثلة كمصدر للإشارة الموازية الضعيفة لتحقيق الترجمة.إن نظرية تشومسكي العالمي النجمية تفترض أن القواعد هي شكل فطري من المعرفة للبشر ويحكمها المبادئ والقيود العالمية.لذلك، في هذه الورقة، نسعى إلى الاستفادة من هذه الأدلة القواعد المشتركة لتوفير إشارات متوازية لغة أكثر صراحة لتعزيز تدريب نماذج الترجمة الآلية غير المنشورة.من خلال تجارب على أزواج لغة متعددة النموذجية، نوضح فعالية مناهجنا المقترحة.
الأساليب الحديثة لتحليل الدوائر الانتخابية هي مناهج إشراف أحادية اللغات التي تتطلب كمية كبيرة من البيانات المسمى التي سيتم تدريبها على، مما يحد من فائدتها إلى حفنة فقط من لغات الموارد العالية فقط. لمعالجة هذه المسألة في هذه المسألة لغات الموارد المنخ فضة، نقترح نواعد الشبكة العصبية المتكررة عالمية (UNIRNNG) وهي متغير متعدد اللغات من نموذج قواعد الشبكة العصبية المتكررة (RNNG) المتكررة (RNNG) لتحليل الدوائر الانتخابية. ينطوي UNIRNNG على تعلم التحويل عبر اللغات لمهمة تحليل الدوائر الانتخابية. يتم إلهام بنية UNIRNNG من حيث المبدأ ونظرية المعلمة التي اقترحها نام تشومسكي. تستخدم UNIRNNG المعرفة النموذجية اللغوية المتاحة كقيم ميزة داخل قاعدة بيانات WALS، للتعميم على لغات متعددة. بمجرد التدريب على Corpus PolyGlot PolyGlot المتنوع بما فيه الكفاية، يمكن تطبيقه على أي لغة طبيعية مما يجعلها محلل الدائرة الانتخابية اللازمة للغات. تكشف التجارب أن نهج خطوط خط الأساس المتوفرة في UNIRNNG المتفوقة بالنسبة لنا أكبر من أجل معظم اللغات المستهدفة التي تم اختبارها.
نتعامل مع مشكلة شبكات التدريب الذاتي ل NLU في بيئة الموارد المنخفضة --- عدد قليل من البيانات المسمى والكثير من البيانات غير المسماة. إن فعالية التدريب الذاتي هي نتيجة لزيادة مقدار البيانات التدريبية أثناء التدريب. ومع ذلك، يصبح أقل فعالية في إعدادات الموارد المنخفضة بسبب الملصقات غير الموثوقة المتوقعة بواسطة نموذج المعلم على البيانات غير المسبقة. تم استخدام قواعد القواعد، التي تصف الهيكل النحوي للبيانات، في NLU للحصول على شرح أفضل. نقترح استخدام قواعد القواعد في التدريب الذاتي كآلية وضع العلامات الزائفة أكثر موثوقية، خاصة عندما يكون هناك عدد قليل من البيانات المسمى. نقوم بتصميم خوارزمية فعالة تقوم ببناء وتوسيع قواعد قواعد اللغة دون تورط بشري. ثم ندمج القواعد المبنية كآلية وضع العلامات الزائفة في التدريب الذاتي. هناك سيناريوهات محتملة فيما يتعلق بتوزيع البيانات: غير معروف أو معروف في التدريب قبل التدريب. إننا نوضح تجريبيا أن نهجنا يتفوق بشكل كبير على الأساليب الحديثة في ثلاث مجموعات بيانات معيار لكل من السيناريوهات.
تهدف هذه الدراسة إلى معرفة أثر التعليم المفرد في تحصيل طلبـة الصـف الثـامن الأساسي في مادة القواعد في منطقة محافظة معان الأردنية / دراسة تجريبية. و قد اختيرت عينة من مجتمع الدراسة قوامها (125) طالبـاً وطالبـة وزعـت إلـى مجموعتين الأولى تجريبية و ع ددها (62) طالباً درست بأسـلوب التعلـيم المفـرد / صحائف الأعمال و المجموعة الثانية (63) طالباً درست بالطريقة التقليدية، و قـد درب الباحثُ المدرسين الذين ينفذون التجربة و تم تزويدهم بالوسائل الضـرورية؛ لإنجـاح التجربة.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا