سمنار تفصيلي في قسم البرمجيات يناقش استخدام التعلم التعزيزي العميق في تلخيص النصوص الاستعلاميةضحى فاضل عباس ضمن النشاطات العلمية المستمرة التي يشهدها قسم البرمجيات في كلية تكنولوجيا المعلومات – جامعة بابل، قدم طالب الدكتوراه عبير حسين جابر عباس سمنارًا علميًا تفصيليًا حول أطروحته الموسومة:"التعلم التعزيزي العميق ونمذجة المواضيع باستخدام التماسك القائم على BERT لتلخيص استعلامي استخلاصي" وذلك بإشراف الأستاذة الدكتورة وفاء محمد سعيد، وبحضور أعضاء اللجنة العلمية في القسم .تهدف الأطروحة إلى تطوير نظام ذكي قادر على تنفيذ عملية تلخيص استعلامي استخلاصي بشكل أكثر دقة وفعالية، بالاعتماد على تقنيات متقدمة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي. ويقترح الباحث نموذجًا مبتكرًا يستند إلى الجمع بين التعلم التعزيزي العميق (Deep Reinforcement Learning) ونمذجة الموضوع (Topic Modeling) ومؤشر التماسك المستند إلى BERT، لإنتاج ملخصات ذات صلة مباشرة بالاستعلام، متماسكة ودون تكرار، من مصادر متعددة.يعتمد النموذج على سلسلة مراحل منهجية، تبدأ بدمج نمذجة الموضوع (LDA) مع خوارزمية K-Means لتجميع المستندات وفق توزيعها الموضوعي في مجموعات مترابطة دلاليًا، بما يسهم في تضييق نطاق البحث والتركيز على المستندات الأكثر صلة بالاستعلام. في المرحلة التالية، يتم تدريب وكيل باستخدام شبكة Q العميقة (DQN) لاختيار الجمل ذات الصلة الوثيقة، والجديدة (غير المكررة)، والمتوافقة سياقيًا، لتكوين ملخص يلبي متطلبات المستخدم بدقة.