(untitled) (SCIENCE TIME JOURNAL, 2026)
Ushbu maqola oʻzbek tilidagi ravish soʻz turkumini aniqlash va grammatik POS (Part-of-Speech) teglash algoritmlari hamda modellarining nazariy asoslari, amaliy tatbiq usullari va eksperimental natijalarini chuqur tahlil qilishga bagʻishlangan. Tadqiqotda qoidalarga asoslangan yondashuv (rule-based), statistik modellar (Hidden Markov Model – HMM, Conditional Random Fields – CRF) va zamonaviy chuqur oʻrganish (Deep Learning) modellarining ravish soʻz turkumini teglashdagi samaradorligi oʻrganiladi. Ravishlarning morfologik tuzilishi, maʼno turlari va sintaktik vazifalaridan kelib chiqqan holda, ularni avtomatik aniqlash algoritmlari ishlab chiqilgan. Tadqiqot natijalariga koʻra, gibrid yondashuv qoidalarga asoslangan va statistik modellarning uygʻunligi 94.2% aniqlik darajasiga erishgan boʻlib, bu qoidalarga asoslangan (89.7%) va HMM (91.3%) modellaridan yuqori koʻrsatkich hisoblanadi. Maqolada algoritm strukturalari, teglar toʻplami (tagset) va samaradorlik koʻrsatkichlari jadval va diagrammalar orqali vizual tarzda ifodalangan.