هدفت الدراسة إلى بيان كيفية توظيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تقديم معالجة لإشكال أبواب الصرف السماعية التي حاول العلماء تقديم تقييس لها من خلال النظر إليها من عدة جوانب إلا أن الأمر في تلك الأبواب حكم عليه بالسماع وعلى متعلم اللغة إعمال العقل في حفظها ، ومن تلك الأبواب عين المضارع للفعل الثلاثي المجرد ومصدره وجموع التكسير، وقد قامت الدراسة باتخاذ خوارزميتي “Deiesion Tree" و “K-Nearest Neighbor" نموذجا تبين من خلاله كيفية توظيفها لعلاج إشكالين قد حاول علماءنا السابقين تقديم حل لهما: الأول – عدم انتظام تلك الأبواب في قاعدة تضبطها ، الثاني – تعدد مصادر الفعل الواحد ،وتعد خوارزميتي “Deiesion Tree" و “K-Nearest Neighbor" أحد خوارزميات التصنيف Classification التي تنتمي لمجال تعلم الآلة Machine Learning أحد مجالات الذكاء الاصطناعي ، وقد توصلت الدراسة إلى نتائج من أهمها بيان كيفية الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي في بيان كيفية توظيفها في علاج أبوب الصرف السماعية , وأوصت الدراسة بعدة نقاط من أهمها ضرورة الإفادة مما يجد على الساحة من أدوات وتقنيات لدراسة اللغة العربية ، الاستفادة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي واستثمار الحلول التي تقدمها