Keywords
How to Cite
Abstract
Ushbu tezis turk tilidagi so‘zlarni avtomatik ravishda turkumlashtirish uchun mo‘ljallangan modellar va ularni qayta ishlovchi maxsus protsessorni yaratishga bag‘ishlangan. Tezisda turk tilining o‘ziga xos grammatik xususiyatlari hisobga olingan holda so‘zlarni morfologik, sintaktik va semantik jihatdan tahlil qilish uchun mashinaviy o‘rganish usullari, neyron tarmoqlari va lingvistik qoidalar asosida modellar ishlab chiqiladi. Shuningdek, yaratilgan modellar asosida real vaqt rejimida yuqori unumdorlikni ta'minlaydigan apparat ta’minoti – maxsus protsessor loyihalashtiriladi. Tezisning asosiy maqsadi tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) sohasida turk tili uchun samarali va tezkor yechimlarni taklif qilishdir.
References
1. Çöltekin, Ç. (2010). A Freely Available Morphological Analyzer for Turkish. Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC).
2. Oflazer, K. (1994). Two-level description of Turkish morphology. Literary and Linguistic Computing, 9(2), 137–148.
3. Yıldız, O., Çetinoğlu, Ö., & Schulz, S. (2016). Morphological Disambiguation for Turkish: A Deep Learning Approach. Proceedings of COLING.
4. Jumaniyozov, I. (2022). Kompyuter lingvistikasi asoslari. Toshkent: Fan va Texnologiya nashriyoti.
5. Yusupov, B. (2018). Sun’iy intellekt va tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyalari. Toshkent: Innovatsiya.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
