OʻZBEK TILIDA OMONIMLARNI FARQLASH UCHUN GIBRID TEGLASH MODELI: KORPUSGA ASOSLANGAN YONDASHUV
DOI:
https://doi.org/10.66345/stj.v4i4/1.5743Keywords:
omonimiya, teglash, NLP, o‘zbek tili, korpus lingvistikasi, disambiguatsiyaAbstract
Ushbu maqolada oʻzbek tilida omonimlarni ajratish uchun kompyuter tilshunosligi doirasida gibrid teglash modeli taklif qilingan. Omonim birliklarni ajratish uchun standartlashtirilgan tizimning yoʻqligi tabiiy tilni qayta ishlash dasturlarining samaradorligini sezilarli darajada cheklaydi. Tadqiqotda grammatik va semantik xususiyatlarni birlashtirgan ikki darajali teglash tizimi joriy etilgan. Modelni baholash uchun 1200 ta omonim misollardan iborat qoʻlda izohlangan maʼlumotlar toʻplami ishlatilgan. Natijalar shuni koʻrsatadiki, taklif qilingan yondashuv omonimlarni ajratishda 87,3% aniqlikka erishadi va faqat nutqning bir qismini belgilashga asoslangan asosiy usullardan ustun turadi. Topilmalar kognitiv-semantik markerlarni kam resursli tillar uchun teglash tizimlariga integratsiya qilish muhimligini taʼkidlaydi.
Downloads
References
1. Abdurahmonova M., Raxmonova A. O‘zbek tili omonimlari uchun milliy teglar lug‘ati. – Toshkent, 2022. –Б.15. 196 б.
2. Abdurahmanova M.T. O‘zbek va turk tillaridagi leksik omonimlarning lingvokognitiv xususiyatlari. Filol.fan.d-ri (DSc)… diss. – Тошкент, 2024. – 276 b.
3. Abjalova M., Tukeyev U., Abduraxmanova M., Adilova M. Development and Realization of Bigram Models for Recognizing Homonyms in the Uzbek Language. Communications in Computer and Information Science, 2024, 2145 CCIS, – pp. 317-329
4. Копотев М.В., Мустайоки А. Современная корпусная русистика// Slavica Helsingiyensia. Инструментарий русистики: корпусные подходы. –Хельсинки, 2008. –С.13
5. Рахмонова А. Ўзбек тили миллий корпусини яратишда компьютер усуллари. Филол. фан. б. фалс. док. (PhD) автореф. –Тошкент, 2021. – Б.126
6. Ҳамроева Ш. Ўзбек тили муаллифлик корпусини тузишнинг лингвистик асослари: Филол. фан. б. фалс. док. (PhD) дисс. автореф. – Қарши, 2018. – 25 б.




















