التقييم الآلي للنطق (APA) يلعب دورًا حاسمًا في التدريب المعاون بالحاسوب على النطق (CAPT) عند تقييم كفاءة الكلام لدى متعلمي اللغة الثانية (L2). ومع ذلك، فإن العيب الواضح في معظم الطرق السائدة هو أنها توازي عملية النمذجة عبر مختلف مستويات الكلام دون مراعاة العلاقات الهرمية والسياقية المحلية بينها. وفي ضوء هذا، يتم اقتراح نهج هرمي جديد في هذه الورقة البحثية للتقييم الآلي متعدد الجوانب والمستويات الدقيقة للنطق (APA). وبشكل خاص، نقدم أولاً مفهوم الفونمات الفوقية لاستكشاف الخصائص الدلالية الأكثر دقة لمتحدثي اللغة الثانية. ثانياً، يتم استخدام طبقة التحويل المتعمقة القابلة للفصل لتعزيز التقاط عناصر السياق المحلية على مستوى ما دون الكلمة. وأخيراً، نستخدم آلية جمع الانتباه المقيدة بالدرجات لتوقع درجات المستوى الجملة وتحسين نماذج المكونات باستخدام إطار التعلم متعدد المهام (MTL). وقد أثبتت التجارب الواسعة التي أجريت على مجموعة بيانات مرجعية متاحة للعامة، وهي speechocean762، فعالية نهجنا مقارنة ببعض الأساليب الرائدة.请注意，这里的人名和机构名称（如 speechocean762）没有进行翻译，因为它们通常是专有名词，在阿拉伯语中通常保留原样。如果您需要对这些名称进行本地化处理，请告知我具体要求。