Kompyuter lingvistikasi: muammolar, yechim, istiqbollar

Alisher Navoiy nomidagi Toshkent 
davlat o„zbek tili va adabiyoti 
universiteti 
“KOMPYUTER LINGVISTIKASI: 
MUAMMOLAR, YECHIM, ISTIQBOLLAR”
Respublika I ilmiy-texnikaviy konferensiya
Vol. 1
№. 01 (2021) 
http://compling.navoiy-uni.uz/
99 
2-rasm. Matnlarni ikkifazada qayta ishlash. 
Yuqorida 
aytib 
o'tilganidek, 
modullar 
tizimning 
haqiqiy 
kirish 
ma'lumotlarida sinovdan o'tkazilishi kerak va har qanday muammolarni hal qilish 
uchun mos bo'lgan universal tahlil modullarini tayyorlashga urinishlar bir xil 
muammoga duch keladi - modullar bitta muammo uchun optimallashtirilgan bo'lib, 
boshqalar uchun maqbul emas, va agar matn tahlili yomon bajarilgan bo'lsa, unda 
butun tizimning sifati past bo'ladi. Ikki fazali matnni qayta ishlash bilan tizim qaysi 
modullardan foydalanish zarurligiga va matnni lingvistik tahlil qilish qanchalik 
samarali ekanligiga ta'sir o'tkaza oladi. 
Amaliy masalalarni echishda ularni ikkita katta guruhga bo'lish muhim (3-
rasm): individual hujjatlarni qayta ishlash va ularning massivlarini qayta ishlash.
3-rasm. Amaliy vazifalarni tasniflash. 
Individual hujjatlarni qayta ishlash bo'yicha topshiriqlar guruhini ikkita kichik 

---

Alisher Navoiy nomidagi Toshkent 
davlat o„zbek tili va adabiyoti 
universiteti 
“KOMPYUTER LINGVISTIKASI: 
MUAMMOLAR, YECHIM, ISTIQBOLLAR”
Respublika I ilmiy-texnikaviy konferensiya
Vol. 1
№. 01 (2021) 
http://compling.navoiy-uni.uz/
100 
guruhga bo'lish kerak: hujjatlarni to'g'rilash va ma'lumot olish. Birinchisi, kirish va 
chiqishda matnli hujjat bo'lishini nazarda tutadi (xatolarni tuzatish, matnni tuzatish, 
uning tuzilishini aniqlash, umumlashtirish, mashinaga tarjima qilish vazifalari). 
Ikkinchi kichik guruhga rasmiy ravishda taqdim etilgan ma'noni qayta ishlash bilan 
bog'liq vazifalar kiradi: faktlarni yig'ish, tabiiy tilda so'rovlarni bajarish, tabiiy til 
interfeyslarini tashkil etish va to'g'ri matnlarni yaratish. Birinchi kichik guruhning 
barcha vazifalarini amalga oshirish yoki mutaxassislar tomonidan tuzilgan 
qoidalarga yoki mashinada o'qitish usullarini qo'llash natijasida olingan 
namunalarga asoslanishi mumkin. Qoidalar tizimidan foydalanish aniqroq va 
bashorat qilinadigan natijalarni berishi mumkin, ammo uni yaratish uchun yuqori 
xarajatlarni nazarda tutadi. O'z navbatida, mashinada o'qitish usullarini qo'llash 
unchalik mashaqqatli emas, balki juda ko'p sonli yuqori sifatli misollarni talab 
qiladi. Aytaylik, siz boshqa ko'plab Evropa tillari va ingliz tilidagi matnlarini 
tarjimalarni qilishimiz mumkin, ammo nodir tillarga tarjima namunalarini topish 
qiyin. Alohida hujjatlarni qayta ishlash bo'yicha vazifalarning ikkinchi kichik 
guruhiga ma'lumot olish, tabiiy tilda so'rovlarni bajarish, matnlarni yaratish va 
tabiiy til interfeyslarini tashkil etish kiradi. Ushbu vazifalarning barchasi matnlarni 
"tushunish" va ko'rsatilgan faktlarni topishni o'z ichiga oladi. Ish ma'lumotlar 
yig'ish qoidalari tizimi asosida amalga oshiriladi, ularning har biri sintaktik tuzilish 
shablonini va rasmiylashtirilgan axborot taqdimotining yaratilgan bo'lagi uchun 
shablonni belgilaydi. Hujjatni qayta ishlashda sintaktik tahlil natijalari ko'rib 
chiqiladi va parchalari qidirilmoqda, uning tuzilmasi informatsiyadan chiqarib 
olish qoidalaridan andozalarga mos keladi. Keyingi, "Ishladi" qoidalariga muvofiq 
so'zlarning bir qismi matndan olinadi va rasmiy tuzilishga aylantiriladi. Matnni 
"tushunish" vazifasidan asosiy farq shundaki, u belgilangan predmet sohasidagi 
ma'lumotlar bilan ishlaydi, buning uchun ma'lumotlar kontseptual modeli va ajratib 
olish qoidalari aniq belgilangan. Tabiiy til interfeyslarini tashkil qilish IBM 
Watson tizimida birdaniga echilgan uchta vazifaning kombinatsiyasi sifatida 
qaralishi mumkin: ma'lumot olish, bilim bazasi darajasida javob izlash va matn 
yaratish. Ushbu texnologiyalar qanday talabga javob berishini aytish hali ham 
qiyin, ammo tizimdan tibbiy diagnostika uchun foydalanish rejalashtirilgan, ammo 
tabiiy til interfeysi ekspert tizimlari bilan o'zaro aloqaning boshqa usullaridan ko'ra 
qulayroq bo'lishi aniq emas.