مناقشة أطروحة دكتوراه في كلية تكنولوجيا المعلومات بجامعة بابل حول تصنيف أنواع الأفلام وملاءمتها للفئات العمرية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

ضحى فاضل عباس
ضمن جهودها العلمية في دعم البحوث المتقدمة ومواكبة التطورات الحديثة في مجالات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، شهدت كلية تكنولوجيا المعلومات في جامعة بابل مناقشة أطروحة دكتوراه في قسم البرمجيات للطالب ياسين خضير عباس، حملت عنوان "اقتراح نهج آلي لتصنيف أنواع الأفلام ومدى ملاءمتها للفئات العمرية بناءً على نصوص الأفلام"، وذلك بإشراف الأستاذ الدكتور أحمد حبيب العزاوي، وبحضور عدد من التدريسيين والباحثين وطلبة الدراسات العليا.
وتناولت الأطروحة موضوعًا مهمًا في مجال تخصيص محتوى الوسائط المتعددة، إذ يُعد تصنيف أنواع الأفلام وتحديد ملاءمتها للفئات العمرية من الركائز الأساسية في تنظيم المحتوى الرقمي، لا سيما مع التوسع الكبير في مكتبات الأفلام الرقمية. كما سلطت الضوء على دور أنظمة التصنيف العالمية، مثل نظام جمعية الفيلم الأمريكية (MPAA)، في مساعدة الجمهور، ولا سيما أولياء الأمور، على اختيار المحتوى المناسب وتجنب المواد غير الملائمة.
وهدفت الأطروحة إلى تطوير نموذج موحد قادر على التنبؤ التلقائي بأنواع الأفلام وتصنيفها العمري اعتمادًا على النصوص الكاملة للأفلام، متجاوزًا القيود التي واجهتها الدراسات السابقة التي اعتمدت على ملخصات أو بيانات محدودة، فضلًا عن معالجة تحديات النماذج التقليدية التي تعاني من محدودية طول المدخلات وعدم قدرتها على فهم السياق الكامل للنصوص الطويلة.
واعتمدت الدراسة على منهجية متقدمة تتكون من مرحلتين، حيث ركزت المرحلة الأولى على تصنيف الأنواع السينمائية باستخدام نهج متعدد الوسائط يجمع بين المعلومات النصية والمرئية، من خلال توظيف نماذج متقدمة مثل RoBERTa-large لمعالجة النصوص الطويلة باستخدام تقنية التجزئة، ودمجها مع السمات المرئية المستخرجة من ملصقات الأفلام باستخدام نموذج EfficientNet. أما المرحلة الثانية فاختصت بالتنبؤ بتصنيف MPAA بالاعتماد على البيانات النصية إلى جانب السمات العاطفية المستخلصة من النصوص.
وتوصلت الأطروحة إلى أن اعتماد منهج متعدد الوسائط مع دمج السمات النصية والعاطفية يسهم بشكل كبير في تحسين دقة أنظمة تصنيف المحتوى، ويدعم تطوير أنظمة توصية أكثر ذكاءً، فضلاً عن تعزيز أدوات الرقابة الأبوية من خلال تقديم تقييمات دقيقة لملاءمة المحتوى للفئات العمرية المختلفة، مما يفتح آفاقًا جديدة للبحث في مجالات التعلم الآلي وتطبيقاته متعددة الوسائط.