يُعتبر الذكاء الاصطناعي من أبرز التقنيات التي تشهد تقدمًا ملحوظًا، ولا سيما نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) التي تُستخدم اليوم في مجموعة واسعة من التطبيقات. في هذا السياق، تم تطوير خريطة معرفية ضبابية (Fuzzy Cognitive Map) باستخدام نموذج لغوي محلي، وهو نموذج Qwen2.5-32B، مما يفتح آفاقًا جديدة في كيفية التعامل مع البيانات النصية.

من خلال تحليل تقييمات الفنادق المستخرجة من موقع TripAdvisor، قام الباحثون بإدخال بيانات تقييمات الزبائن كمُدخلات للنموذج، مما أتاح لهم القدرة على استخراج معلومات كمية ذات صلة. العملية كانت مثيرة ومفيدة للغاية، حيث تمكن النموذج من تقديم مخرجات مفيدة سَهلت بناء خريطة معرفية ضبابية مدفوعة بالبيانات.

هذا التطبيق تم اختباره بدقة، حيث أظهرت النتائج تشكيل خريطة على شكل نجمة تعكس تفضيلات المراجعين، مما يسمح بفهم أعمق لآراء النزلاء وتجاربهم. وعلاوة على ذلك، تم إجراء اختبارات للتحقق من صحة هذه الخريطة الضبابية، بما في ذلك ربط التصنيفات النجمية بالتوقعات حول رضا العملاء.

إن استخدام نموذج Qwen2.5-32B في استخراج بيانات التقييمات يُظهر كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُحدث فارقًا في العديد من القطاعات، مما يبرز أهمية التطبيقات العملية لهذه التقنيات في تحسين خدمات العملاء.