الكشف عن النوايا المفتوحة، وهو جانب حاسم في فهم اللغة الطبيعية، ينطوي على تحديد نوايا لم تُرَ سابقًا في النص الذي ينشئه المستخدم. رغم التقدم الذي تحقق في هذا المجال، لا تزال هناك تحديات في التعامل مع مجموعات جديدة من مكونات اللغة، وهي ضرورية للعمومية التركيبية. في هذه الورقة البحثية، نقدم دراسة حالة تستكشف استخدام ChatGPT كتقنية لزيادة البيانات بهدف تعزيز العمومية التركيبية في مهام الكشف عن النوايا المفتوحة. نبدأ بمناقشة حدود المقاييس الحالية في تقييم هذه المشكلة، مشيرين إلى الحاجة لبناء قواعد بيانات لمعالجة العمومية التركيبية في مهام الكشف عن النوايا المفتوحة. من خلال دمج البيانات الصناعية التي ينتجها ChatGPT في عملية التدريب، نثبت أن أسلوبنا يمكن أن يحسن الأداء بشكل فعال. تقييم صارم لأكثر من مقاييس واحدة يكشف أن طريقتنا تتفوق على التقنيات الموجودة وتعزز بشكل كبير قدرات الكشف عن النوايا المفتوحة. تؤكد نتائجنا على إمكانات النماذج اللغوية الكبيرة مثل ChatGPT في زيادة البيانات للمهام المتعلقة بفهم اللغة الطبيعية.