SinaLab

📢 Announcement: Shared task at ArabicNLP at EMNLP 2026:

مسابقة بحثية - قدرة الذكاء الاصطناعي على التعميم مع البيانات غير المرئية مسبقا
𝗔𝗿𝗮𝗚𝗲𝗻𝗿𝗲: 𝗔 𝗛𝗶𝗲𝗿𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗗𝗲𝗳𝗶𝗻𝗶𝘁𝗶𝗼𝗻-𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲𝗱 𝗔𝗿𝗮𝗯𝗶𝗰 𝗚𝗲𝗻𝗿𝗲 𝗖𝗹𝗮𝘀𝘀𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻

Participate: https://wp.lancs.ac.uk/aragenre/

A challenging task designed to test how NLP systems generalise to the unseen:
•⁠ ⁠Few-shot training and development data
•⁠ ⁠Cross-lingual genre definitions guiding Arabic classification
•⁠ ⁠A large hidden test set of naturally occurring Arabic texts
•⁠ ⁠Unseen genre-definition combinations

While AraGenre focuses on Arabic, the task addresses a wider challenge in NLP: building methods that can generalise from limited data and support languages and varieties that remain underrepresented in current NLP research.

Organisers:
Mo El-Haj
Saad Ezzini
Mustafa Jarrar
Shadi Abudalfa

#𝗔𝗿𝗮𝗚𝗲𝗻𝗿𝗲

إنجاز أكاديمي متميز
نفخر بطلبتنا

نهنئ الطالبة تيماء حمودة في برنامج ماجستير هندسة البرمجيات قبول نشر ورقتها البحثية بعنوان:

"AraREQ: A Dataset and End-to-End System for Conflict Detection and Resolution in Software Requirements"

وذلك في مؤتمر
International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2026)
أحد أبرز المؤتمرات الدولية المتخصصة في مجال موارد اللغة وتقييمها.

وجاءت هذه الورقة البحثية مستلة من رسالة الماجستير بإشراف الدكتور مصطفى جرار بعنوان:

"An End-to-End System for Detecting and Resolving Conflicts in Arabic Software Requirements Using LLMs"

وتناولت الدراسة بناء مجموعة بيانات عربية متخصصة للكشف عن التعارضات في متطلبات البرمجيات، حيث تم توسيم أكثر من 26,545 زوجًا من المتطلبات بشكل يدوي للكشف عن التعارضات وتصنيفها.

كما تم تطوير نظام متكامل يعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للكشف عن التعارضات واقتراح حلول لها، مع اختبار عدة نماذج مثل:ChatGPT، وLLaMA، وFanar، وDeepSeek، وقد حقق النظام دقة عالية بلغت 94% F1-score.

ولا يقتصر أثر هذا العمل على مجال هندسة البرمجيات فحسب، بل يمتد لدعم أبحاث معالجة اللغة العربية (Arabic NLP) المتعلقة بكشف التعارضات وحلها في مجالات متعددة.
يمكن للمهتمين الاطلاع على الورقة البحثية على الرابط في التعليق الاول

كل الدعم والتقدير للطالبة تيماء ولمشرفها دكتور جرار، ومزيداً من التقدم والنجاح والتميز الأكاديمي

Join us at to learn 𝐇𝐨𝐰 𝐭𝐨 𝐮𝐬𝐞 𝐨𝐧𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐞𝐬 𝐢𝐧 𝐋𝐋𝐌 𝐩𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭𝐬?
We are excited to release our 𝐖𝐨𝐣𝐨𝐨𝐝𝐎𝐧𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠𝐲 for 𝐍𝐚𝐦𝐞𝐝 𝐄𝐧𝐭𝐢𝐭𝐲 𝐑𝐞𝐜𝐨𝐠𝐧𝐢𝐭𝐢𝐨𝐧 and 𝐑𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐄𝐱𝐭𝐫𝐚𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 at at .

يسعدنا الإعلان عن "أنطولوجيا وجود"، لتوحيد طرق استخراج أسماء الأعلام والعلاقات بينها، وكذلك استخدام الانطولوجيا أثناء استخدام النماذج اللغوية الضخمة.

- Paper: https://lnkd.in/dyVydKvN
- Download: https://lnkd.in/dYDka4sw
- YouTube: https://lnkd.in/dsN2mTrs
- Slides: https://lnkd.in/dQJm55S4

𝐒𝐡𝐨𝐫𝐭 𝐬𝐮𝐦𝐦𝐚𝐫𝐲:
Information Extraction tasks such as Named Entity Recognition and Relation Extraction often rely on diverse tagsets and annotation guidelines, creating challenges for model generalization, cross-dataset evaluation, and interoperability. To overcome these issues, WojoodOntology provides a unified semantic framework that aligns heterogeneous tagsets and guidelines.
It supports two ontology-based mapping strategies: rule-based unidirectional alignment and ontology-based prompting, where ontology concepts are embedded directly into large language model prompts to enable more effective bidirectional mappings. Experiments demonstrate that ontology-based prompting improves out-of-domain mapping accuracy by 15% compared to rule-based methods. Additionally, WojoodOntology is aligned with Schema.org and Wikidata, ensuring compatibility with knowledge graphs and facilitating wider industry adoption.

#𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞𝐝𝐓𝐚𝐬𝐤
Alaa Aljabari Nagham Hamad Mohammed Khalilia Mustafa Jarrar Birzeit University

Article: 𝐫𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐞𝐱𝐭𝐫𝐚𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐜𝐨𝐫𝐩𝐮𝐬. ~550K tokens, 40 relations.
نشر ورقة في مؤتمر مرموق للطالبة ألاء الجعبري - برنامج الدكتوراة بعلم الحاسوب. الورقة تقدم منهجية مدونة جديدة لاستخراج العلاقات بين أسماء الأعلام في النصوص العربية.

Article:https://www.jarrar.info/publications/JKJ25.pdf
Download: https://sina.birzeit.edu/relations/
Demo: https://sina.birzeit.edu/relations/
Slides:https://www.jarrar.info/Talks/wojood_relations_paper.pdf

𝐬𝐮𝐦𝐦𝐚𝐫𝐲: We introduce WojoodRelations, the largest Arabic relation extraction corpus, containing 33K sentences and 15K annotated relation triples across 40 distinct relation types. We also propose new methods for supervised and LLM-based RE, with our models achieving up to 92.9% F1, setting strong baselines for future research.




SinaLab
الدراسات العليا والأبحاث في جامعة بيرزيت
كلية الهندسة -جامعة بيرزيت
Mustafa Jarrar
Hamad Bin Khalifa University
Birzeit University | جامعة بيرزيت
PhD in Computer Science / دكتوراة علم حاسوب

Our 7 articles at in China, (Join us!):
سبعة أوراق ستعرض في المؤتمر الدولي لأساليب المعالجة اللغوية الطبيعية في الصين

1 𝐖𝐨𝐣𝐨𝐨𝐝𝐑𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬: 𝐀𝐫𝐚𝐛𝐢𝐜 𝐑𝐞𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐄𝐱𝐭𝐫𝐚𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐂𝐨𝐫𝐩𝐮𝐬 𝐚𝐧𝐝 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥𝐢𝐧𝐠.https://www.jarrar.info/publications/JKJ25.pdf
at

2 𝐀𝐜𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐟𝐨𝐫 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐝𝐢𝐚𝐥𝐞𝐜𝐭𝐚𝐥 𝐀𝐫𝐚𝐛𝐢𝐜 𝐏𝐎𝐒 𝐓𝐚𝐠𝐠𝐢𝐧𝐠.https://www.jarrar.info/publications/AKJ25.pdf
at

3 𝐏𝐞𝐚𝐫𝐥: 𝐀 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐦𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐂𝐮𝐥𝐭𝐮𝐫𝐚𝐥𝐥𝐲-𝐀𝐰𝐚𝐫𝐞 𝐀𝐫𝐚𝐛𝐢𝐜 𝐈𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐃𝐚𝐭𝐚𝐬𝐞𝐭.https://www.jarrar.info/publications/AME25.pdf
at

4 𝐖𝐨𝐣𝐨𝐨𝐝𝐎𝐧𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠𝐲: 𝐎𝐧𝐭𝐨𝐥𝐨𝐠𝐲-𝐃𝐫𝐢𝐯𝐞𝐧 𝐋𝐋𝐌 𝐏𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭𝐢𝐧𝐠 𝐟𝐨𝐫 𝐔𝐧𝐢𝐟𝐢𝐞𝐝 𝐈𝐧𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐄𝐱𝐭𝐫𝐚𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐓𝐚𝐬𝐤𝐬.https://www.jarrar.info/publications/JHKJ25.pdf
at

5 𝐈𝐦𝐚𝐠𝐞𝐄𝐯𝐚𝐥 𝟐𝟎𝟐𝟓: 𝐓𝐡𝐞 𝐅𝐢𝐫𝐬𝐭 𝐀𝐫𝐚𝐛𝐢𝐜 𝐈𝐦𝐚𝐠𝐞 𝐂𝐚𝐩𝐭𝐢𝐨𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞𝐝 𝐓𝐚𝐬𝐤https://www.jarrar.info/publications/BAH25.pdf
at

6 𝐓𝐡𝐞 𝐀𝐫𝐚𝐆𝐞𝐧𝐄𝐯𝐚𝐥 𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞𝐝 𝐓𝐚𝐬𝐤 𝐨𝐧 𝐀𝐫𝐚𝐛𝐢𝐜 𝐀𝐮𝐭𝐡𝐨𝐫𝐬𝐡𝐢𝐩 𝐒𝐭𝐲𝐥𝐞𝐓𝐫𝐚𝐧𝐬𝐟𝐞𝐫 𝐚𝐧𝐝 𝐀𝐈 𝐆𝐞𝐧𝐞𝐫𝐚𝐭𝐞𝐝 𝐓𝐞𝐱𝐭 𝐃𝐞𝐭𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧https://www.jarrar.info/publications/AEA25.pdf
at

7 𝐍𝐀𝐃𝐈 𝟐𝟎𝟐𝟓: 𝐓𝐡𝐞 𝐅𝐢𝐫𝐬𝐭 𝐌𝐮𝐥𝐭𝐢𝐝𝐢𝐚𝐥𝐞𝐜𝐭𝐚𝐥 𝐀𝐫𝐚𝐛𝐢𝐜 𝐒𝐩𝐞𝐞𝐜𝐡 𝐏𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐬𝐢𝐧𝐠 𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞𝐝 𝐓𝐚𝐬𝐤https://www.jarrar.info/publications/TTS25.pdf
at

#𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞𝐝𝐓𝐚𝐬𝐤
SinaLab
Birzeit University | جامعة بيرزيت

ورقة: اكتشفنا ان مدونة من 15K كلمة تكفي لتدريب نموذج لكل لهجة.
Spotlight Paper: 𝗔𝗰𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗳𝗼𝗿 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶𝗱𝗶𝗮𝗹𝗲𝗰𝘁𝗮𝗹 𝗔𝗿𝗮𝗯𝗶𝗰 𝗣𝗢𝗦 𝗧𝗮𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴, accepted at .
👉 annotating 15K tokens is enough for high accuracy in POS tagging.
Paper: https://lnkd.in/dMtnSd8a
Slides: https://lnkd.in/diBzkfzZ
𝐒𝐡𝐨𝐫𝐭 𝐬𝐮𝐦𝐦𝐚𝐫𝐲: We introduce an active learning approach for multidialectal (Palestinian, Syrian, Lebanese, Egyptian, Emirati) POS tagging that cuts annotation costs while maintaining high accuracy. We also found that ~15K annotated tokens is enough to achieve very high accuracy (97%). See the paper for the details.
#𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞𝐝𝐓𝐚𝐬𝐤
SinaLab
Birzeit University | جامعة بيرزيت
Hamad Bin Khalifa University

AraGenEval: Arabic Authorship Style Transfer and AI Generated Text Detection Shared Task The rapid expansion of user-generated content across social media, digital news platforms, and online communication has created a growing demand for sophisticated Natural Language Processing (NLP) techniques to analyze and manipulate writing styles. Unlike general text style analysis [1], which focu...

دعوة للمشاركة -المسابقة البحثية لتوصيف الصور
في المهمة الأولى سنتيح صور ليتم وصفها يدوياً.
في المهمة الثانية، سنتيح صور وأوصافها لتدريب نماذج يمكنها وصف الصور آلياً.
https://sina.birzeit.edu/image_eval2025/index.html
𝗗𝗔𝗧𝗔𝗦𝗘𝗧: 4,000 non-captioned images (subtask-1); and 3500 captioned images in Arabic (subtask-2).

𝗦𝘂𝗯𝘁𝗮𝘀𝗸𝟭: Image captioning datathon - participants will caption manually, and compete on the quantity and quality of captions.
𝗦𝘂𝗯𝘁𝗮𝘀𝗸𝟮: Participants will be given training and test datasets (images with their captions) to develop models to automatically generate descriptions. Teams will compete on the quality of the generated captions that will be assessed using the standard metrics BLEU, ROUGE, and LLMs as a judge.

𝙆𝙀𝙔 𝘿𝘼𝙏𝙀𝙎
June 1, 2025 – Data release and registration open
July 20, 2025 – Registration deadline & test set release
July 25, 2025 – Test set submission deadline
July 30, 2025 – Final results announced
August 15, 2025 – System description paper submission
September 5, 2025 – Camera-ready deadline

𝗢𝗥𝗚𝗔𝗡𝗜𝗭𝗘𝗥𝗦
Ahlam Bash*ti, Birzeit University.
Alaa aljabari, Birzeit University.
Mustafa Jarrar, Hamad Bin Khalifa University/Birzeit University
Fadi Zaraket, Arab Center for Research and Policy Studies/American University of Beirut
Bilal Shalash, Arab Center for Research and Policy Studies
George Mikros, Hamad Bin Khalifa University
Wajdi Zaghouani Ph.D, Northwestern University in Qatar
Ehsaneddin Asgari, Hamad Bin Khalifa University

Birzeit University, American University of Beirut, Hamad Bin Khalifa University, Arab Center for Research and Policy Studies المركز العربي للأبحاث ودراسة السياسات Northwestern University

hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag
hashtag hashtag #𝐒𝐡𝐚𝐫𝐞𝐝𝐓𝐚𝐬𝐤 hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag hashtag

Image Captioning Shared Task 2025 The Arabic Image Captioning Shared Task - to develop and evaluate open sources image captions in Arabic.