الأسئلة الشائعة

YaiGlobal شركة متخصصة في الذكاء الوثائقي، تطوّر تقنيات التعرف الضوئي على العربية: برمجيات تحوّل الصفحات العربية الممسوحة إلى نص منظَّم قابل للبحث. تأسست عام 2018، ولها مكتبان في سانتا كلارا بولاية كاليفورنيا (الولايات المتحدة) وأريانة (تونس)، ويعمل فيها فريق ناطق بالعربية بنى محرّكها للعربية أولاً.

ولا يقتصر هذا المحرّك، محلّل YaiGlobal، على التعرف على الحروف؛ فهو يحفظ العناوين والجداول وترتيب القراءة، ويربط كل عنصر مستخرَج بالموضع الذي جاء منه في الصفحة. وتقدّم YaiGlobal هذا المحلّل ضمن منصات للمكتبات والجامعات والأرشيفات والباحثين، وتبني حلولاً مخصصة للجهات الحكومية ودور النشر والبنوك والمؤسسات القانونية والشركات التي تملك مجموعات كبيرة من الوثائق العربية.

اقرأ المزيد عن أسباب صعوبة التعرف الضوئي على العربية مقارنةً بالخط اللاتيني وعن أداء محلّل YaiGlobal على KITAB-Bench.

تقدّم YaiGlobal التعرف الضوئي على العربية ومعالجة المستندات بالذكاء الاصطناعي، عبر ثلاث منصات، ووصول مباشر إلى محلّلها، ومشاريع مخصصة.

• Yai4Edu لرقمنة مجموعات المستندات. تجمع التعرف الضوئي مع الترجمة متعددة اللغات، والتلخيص، واستخراج الجداول والرسوم البيانية والمخططات، وتحويل النص إلى كلام، والإشارات المرجعية الذكية، والتشكيل الآلي، وتصدّر النتائج بصيغة Word أو PDF قابل للبحث أو EPUB.
• Yai4Institution تحوّل مجموعة المكتبة أو الجامعة أو الأرشيف إلى أرشيف رقمي. وتضيف صلاحيات قائمة على الأدوار للباحثين وأمناء المكتبات والمسؤولين، ومستودعاً مؤسسياً قابلاً للبحث، وتقارير عن النشاط، والتصدير بصيغة HTML إلى جانب Word وPDF القابل للبحث وEPUB.
• Yai4Ottoman لمعالجة المخطوطات التركية العثمانية: التعرف الضوئي، والترجمة إلى الإنجليزية أو العربية مع السياق التاريخي، واستخراج البيانات الوصفية والكيانات المسمّاة لأغراض الفهرسة.
• محلّل YaiGlobal متاح عبر منصة إلكترونية مستضافة وواجهة REST برمجية، أو في إعداد سحابي هجين، أو منشوراً على أجهزتك أو سحابتك الخاصة.
• الحلول المخصصة تشمل إنشاء المكتبات الرقمية، والبحث والاكتشاف (البحث في النص الكامل، وربط الاستشهادات، والإجابة المعزَّزة بالاسترجاع عبر المجموعة)، والأرشيفات التاريخية والمؤسسية، والتكامل مع الأنظمة القائمة.

وتتضمن المنصات الثلاث محرّراً للمراجعة البشرية، ليراجع المخرجات ويصحّحها من يعرف المادة. اطّلع على نماذج النشر والحلول المخصصة في الصفحة الرئيسية.

تعالج YaiGlobal المستندات العربية، المطبوعة والمكتوبة بخط اليد، الحديثة والتاريخية، إضافةً إلى المخطوطات التركية العثمانية عبر Yai4Ottoman. وقد طُوِّر محرّكها واختُبر على الخصائص التي تجعل العربية صعبة: الحروف المتصلة، وتغيّر شكل الحرف بحسب موضعه، والتشكيل الاختياري، والخطوط المزخرفة، والمطبوعات التاريخية المتآكلة.

أمثلة على المواد التي يعالجها:

• النص العربي المطبوع، بما في ذلك المطبوعات التاريخية المتآكلة.
• العربية المكتوبة بخط اليد، بما فيها المخطوطات. وتغطي نتائجه المنشورة على الخط اليدوي أربعة أنواع من المواد: الفقرات والأسطر، والكلمات المفردة، والمخطوطات التاريخية، والكتابة المسجَّلة بضربات القلم.
• المستندات التي تحتوي على جداول وتعليقات توضيحية وحواشٍ وتخطيطات متعددة المناطق، حيث تهمّ البنية بقدر ما يهمّ النص.
• الصفحات التي تمزج العربية بالنص اللاتيني والأرقام الغربية أو العربية الهندية، حيث يجب الحفاظ على ترتيب القراءة.
• ملفات PDF، تُحوَّل تحويلاً كاملاً إلى Markdown منظَّم.
• المستندات والمخطوطات التركية العثمانية الممسوحة، عبر Yai4Ottoman.

تعتمد الدقة على المادة أكثر من اعتمادها على النظام، والمعيار المرجعي الذي تستند إليه نتائج YaiGlobal المنشورة لا يمثّل بعض أنواع المستندات تمثيلاً كافياً، مثل السجلات الحكومية والمالية. والطريقة الموثوقة لمعرفة أدائه على مستنداتك هي أن ترسل عيّنة ممثِّلة: ستعالجها YaiGlobal وتعيد إليك المخرجات مع معدلات الخطأ مقيسة على مادتك أنت. وللأرشيفات المكتوبة بخط اليد، اطّلع على التعرف على الخط اليدوي العربي.

محلّل YaiGlobal (YaiGlobal Parser) هو محرّك YaiGlobal للتعرف الضوئي على العربية وتحليل المستندات، والتقنية التي تقوم عليها منصات Yai4Edu وYai4Institution وYai4Ottoman. فهو يحوّل الصفحة الممسوحة إلى مخرجات منظَّمة، لا إلى تدفق مسطَّح من الحروف:

• نص بترتيب القراءة الصحيح، بما في ذلك الأسطر ثنائية الاتجاه التي تمزج الخطين العربي واللاتيني.
• جداول تبقى فيها بنية الصفوف والأعمدة والخلايا المدمجة سليمة.
• تخطيط الصفحة مقسَّماً إلى مناطق محدَّدة النوع، مثل العناوين ونص المتن والجداول والتعليقات التوضيحية.
• تتبّع المصدر على مستوى المنطقة: يُربط كل عنصر مستخرَج بموضعه في الصفحة، فيمكن التحقق من المخرجات بمقارنتها بالأصل.

ويتعرف على النص المطبوع والخط اليدوي والمواد التاريخية المتآكلة، ويحوّل ملفات PDF تحويلاً كاملاً إلى Markdown. وهو متاح عبر منصة YaiGlobal الإلكترونية المستضافة وواجهة REST البرمجية، أو في إعداد هجين، أو داخل المقر للمؤسسات التي تفرض عليها سيادة البيانات أو المتطلبات التنظيمية ذلك. وفي التقييم الذي أجرته YaiGlobal بنفسها على KITAB-Bench، سجّل أدنى معدل خطأ حروف بين الأنظمة السبعة عشر في مهمة تحويل الصور العربية إلى نص؛ انظر النتائج الرئيسية وصفحة الاختبار المرجعي.

KITAB-Bench معيار مرجعي محكَّم للتعرف الضوئي على العربية وفهم المستندات، نشره Heakl وزملاؤه ضمن Findings of ACL 2025. يضم 8,809 عيّنات عبر تسع مهام و36 مجالاً فرعياً، تشمل النص المطبوع والخط اليدوي والجداول والرسوم البيانية والمخططات وتحليل بنية الصفحة والتحويل الكامل لملفات PDF.

وKITAB-Bench ليس معياراً من صنع YaiGlobal؛ فقد بنته وحكّمته مجموعة بحثية غير مرتبطة بها، ولم تصمّمه YaiGlobal ولم تسهم فيه ولم تؤثر في تكوينه. ومجموعات بياناته وتعريفات مهامه ومقاييسه وشيفرة تقييمه من عمل مؤلفيه. وقد شغّلت YaiGlobal محلّلها عليه، وتعرض نتائجه مقارنةً بالأرقام المنشورة للأنظمة الأخرى.

المصادر: الورقة في ACL Anthology وعلى arXiv (2502.14949). ونتائج YaiGlobal: نتائج الاختبار المرجعي للتعرف الضوئي على العربية على KITAB-Bench.

أربع من مهام KITAB-Bench التسع: تحويل الصور إلى نص، والتعرف على بنية الجداول، والتحويل الكامل من PDF إلى Markdown، وكشف بنية الصفحة.

• تحويل الصور إلى نص يقيس دقة نسخ النص من صورة الصفحة، بمعدل خطأ الحروف (CER) ومعدل خطأ الكلمات (WER) وchrF. ويشمل أربع مجموعات بيانات للخط اليدوي.
• التعرف على بنية الجداول يقيس صحة إعادة بناء صفوف الجدول وأعمدته وخلاياه، بمقياس TEDS.
• تحويل PDF إلى Markdown يقيس تحويل ملف PDF كاملاً إلى Markdown منظَّم، حيث تتراكم أخطاء التعرف وترتيب القراءة والبنية معاً، بمقياس MARS.
• كشف بنية الصفحة يقيس قدرة النظام على تحديد مناطق الصفحة وتصنيفها، بمقاييس الدقة والاستدعاء وF1 وmAP.

ولم تُقيَّم المهام الخمس الأخرى. فمهام تحويل الرسوم البيانية إلى جداول بيانات، والمخططات إلى JSON، والإجابة عن الأسئلة البصرية، تقيس الاستدلال على المستند لا الاستخراج الأمين لمحتواه. أما كشف الأسطر والتعرف عليها فيقيسان خطوة وسيطة لا يتيحها المحلّل في مخرجاته. ولا تنطبق أي نتيجة من هذا التقييم على تلك المهام الخمس. وتشرح منهجية التقييم كل قرار، ويعرّف مسرد مقاييس التعرف الضوئي كل مقياس.

5,949 عيّنة عبر أربع مهام، في مواجهة سبعة عشر نظاماً مرجعياً إجمالاً. ويختلف عدد الأنظمة في المقارنة من مهمة إلى أخرى، فلا يصحّ أي ترتيب إلا ضمن مهمته:

• تحويل الصور إلى نص: 3,760 عيّنة، و17 نظاماً في المقارنة.
• كشف بنية الصفحة: 1,700 عيّنة من مجموعة BCE-Arabic-v1 العربية، و6 أنظمة في المقارنة.
• التعرف على بنية الجداول: 456 عيّنة، و14 نظاماً في المقارنة.
• تحويل PDF إلى Markdown: ‏33 عيّنة، و11 نظاماً في المقارنة.

وتمثّل العيّنات البالغة 5,949 نسبة 67.5% من المعيار المرجعي البالغ 8,809 عيّنات. وقُيّمت ثلاث مهام على مجموعة عيّناتها الكاملة، أما كشف بنية الصفحة فاستُبعدت منه 400 صفحة إنجليزية من DocLayNet، لأن موضوع الدراسة هو العربية، ولأن أرقام الأنظمة الأخرى المنشورة تعرض المجموعتين منفصلتين.

ومن الأنظمة في المقارنة Gemini 2.0 Flash وGPT-4o وAIN-7B وAzure Document Intelligence OCR وLlamaParse وTesseract وEasyOCR وPaddleOCR. ومعظم أرقامها منقول من ورقة KITAB-Bench المنشورة، أما LlamaParse وLanding AI فلا يظهران في تلك الورقة، وقد قاستهما YaiGlobal بنفسها. وكل نظام ومقياس مدرج في النتائج الكاملة على KITAB-Bench.

تصدّر محلّل YaiGlobal عشرة من ثلاثة عشر مقياساً رئيسياً، وتقدّم نظام منافس في المقاييس الثلاثة الأخرى، وهي منشورة أيضاً.

• تحويل الصور إلى نص: معدل خطأ حروف 12.50%، ومعدل خطأ كلمات 25.00%، وchrF بقيمة 85.23، وهي الأفضل بين الأنظمة السبعة عشر في المقاييس الثلاثة. وجاء Gemini 2.0 Flash تالياً بمعدل خطأ حروف 13.00%.
• الخط اليدوي: معدل خطأ حروف 14.50% مقابل 22.00% لدى Gemini 2.0 Flash، أي انخفاض نسبي قدره 34.09%. والفارق على الخط اليدوي أوسع منه على المهمة الكاملة.
• الجداول: TEDS بقيمة 97.99، الأعلى بين 14 نظاماً، مقابل 90.55 لدى LlamaParse. وتجاوزت أنواع الجداول الثلاثة عشر جميعها 93.
• تحويل PDF إلى Markdown: MARS بقيمة 79.97، الأعلى بين 11 نظاماً. أما دقة النص (chrF ‏79.81) فتأتي بعد LlamaParse البالغ 82.51.
• كشف بنية الصفحة: الدقة 0.916 وF1 ‏0.801، وكلاهما الأعلى. أما الاستدعاء (0.711) وmAP@0.5 ‏(0.611) فيأتيان بعد DETR في Docling، البالغ 0.725 و0.750.

ينبغي قراءة هذه الأرقام في حدودها. فقد أجرت YaiGlobal التقييم بنفسها، لا جهة مستقلة، ولم يُكرَّر بعد. وأرقام LlamaParse وLanding AI قيست داخلياً. وتتبع متوسطات تحويل الصور إلى نص اصطلاح KITAB-Bench في حساب متوسط غير مرجَّح عبر اثنتي عشرة مجموعة فرعية؛ وعند الترجيح بعدد العيّنات يبلغ معدل خطأ الحروف 14.08%. ومعدلات الخطأ نسب مئوية: 12.50% تساوي نسبة 0.125، لا 0.125%. والتفاصيل في صفحة نتائج الاختبار المرجعي وصفحة المنهجية التي تعرض ستة قيود.

نعم. في Yai4Edu وYai4Institution تختار الخدمات التي يحتاجها المستند، فتصبح كل خدمة مرحلةً في مسار معالجته، ولكلٍّ منها حالتها الخاصة. ويمكن أن يمرّ المستند الواحد بالتعرف الضوئي، والتحويل إلى Markdown، والتشكيل، والترجمة، والتلخيص، والإشارات المرجعية، وتحويل النص إلى كلام، في مسار واحد.

ثم يتيح لك محرّر المراجعة البشرية مراجعة مخرجات كل مرحلة وتصحيحها، مثل النص المستخرج بالتعرف الضوئي والترجمة والنص العربي المشكَّل، إلى جانب الصفحة المصدر. وتضيف Yai4Institution مسارات عمل مخصصة تتبع سياسات المؤسسة وتؤتمت التعرف الضوئي والترجمة وفحوص الامتثال. وتشغّل Yai4Ottoman مساراً مماثلاً للتركية العثمانية: التعرف الضوئي، ثم الترجمة إلى الإنجليزية أو العربية، ثم استخراج البيانات الوصفية والكيانات المسمّاة.

ولبناء مسار عمل داخل أنظمتك، توفّر YaiGlobal الوصول عبر واجهة REST البرمجية وتكاملاً مخصصاً مضبوطاً على سير عملك. تفاصيل المنتجات: Yai4Edu وYai4Institution وYai4Ottoman.

بُنيت YaiGlobal للمؤسسات التي ترقمن مجموعات كاملة لا صفحات متفرقة، وتشمل نماذج النشر لديها سعة مُدارة لعمليات المعالجة الكبيرة. وتنقل منصاتها المجموعة الممسوحة حتى تصبح مكتبة رقمية منظَّمة قابلة للبحث.

• السحابة المُدارة: المنصة المستضافة وواجهة REST البرمجية، مع تحديثات وصيانة وتوسيع تديرها YaiGlobal.
• السحابة الهجينة: تحدّد لكل مجموعة مكان معالجة وثائقها؛ فتبقى المواد الحساسة داخل بيئتك، وتتولى السعة السحابية المُدارة عمليات المعالجة الكبيرة.
• خاص وداخل المقر: يعمل المحرّك بالكامل على أجهزتك أو سحابتك الخاصة.

وبعد المعالجة تُحفظ المجموعة في قاعدة بيانات رقمية فيها بحث في النص الكامل، وتقسيم إلى صفحات، وعوامل تصفية بحسب الموضوع واللغة، فيبقى التنقل في الأرشيف الكبير سهلاً. ولتخطيط مشروع لمجموعتك، تواصل مع YaiGlobal مع وصف للمادة وعيّنة ممثِّلة منها.