في تقدم ملحوظ لمجال الذكاء الاصطناعي، تم الكشف عن أداة جديدة تُدعى PoetryQwen، وهي نموذج متخصص لتجويد ترجمة وفهم الشعر الكلاسيكي. يُعتبر الشعر الكلاسيكي من أكثر الفنون تعقيداً، إذ يحمل في طياته ثراءً لغوياً وعاطفياً يتطلب فهماً عميقاً.

تسعى معظم الدراسات إلى التعامل مع الترجمة الشعرية باعتبارها مشكلة عامة، متجاهلة الخصائص الفريدة لتقدير الشعر. لذلك، تم تقسيم هذه المهمة إلى ثلاث مهام فرعية رئيسية: تفسير المصطلحات، تفسير المعاني، واستنتاج العواطف.

بناءً على ذلك، تم تطوير قاعدة بيانات جديدة تُعرف بإسم التي تحتوي على 49,404 زوج من التعليمات والاستجابات المصممة خصيصاً لهذا المجال. هذا البيانات تم تحسينها بعناية من خلال عمليات تنظيف البيانات والتوافق، مما يضمن توفر معلومات عالية الجودة للباحثين والممارسين.

قد تم تحسين أداء Qwen2.5-14B باستخدام تقنية التكيف منخفض الرتبة (LoRA)، حيث أظهرت التجارب أن PoetryQwen حقق نتيجة 0.757، مما يدل على تحسين بنسبة 9.7% مقارنة بالنموذج السابق.

تشير هذه النتائج إلى أن PoetryQwen يمثل قفزة نوعية في تحسين الأداء في مجالات الترجمة الدقيقة والفهم العاطفي للقصائد الكلاسيكية.