SUN‘IY INTELLEKT ASOSIDA ELEKTRON LUG‘ATLARDA FRAZEOLOGIK BIRLIKLARNI KONTEKSTUAL IZOHLASHNING ZAMONAVIY USULLARI

Raximova, Sulurxon Djumaniyazovna, Alimboyeva, Hilola G'ayrat qizi

Қўқон ДПИ. Илмий хабарлар · 2026-yil

Annotatsiya

Ushbu maqolada sun‘iy intellekt (SI) texnologiyalari, xususan, chuqur o‘rganish (deep learning) va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) usullaridan foydalangan holda elektron lug'atlarda frazeologik birliklarni kontekstual izohlashning zamonaviy metodlari ilmiy tahlil qilinadi. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT-4 va RoBERTa kabi transformer arxitekturali modellar asosida frazeologizmlarning idiomatic va literal ma‘nolarini avtomatik tarzda ajratib olish imkoniyatlari o‘rganiladi. Tadqiqot elektron lug'at tizimlarida frazeologik birliklarning semantik kontekstini aniqlash uchun qo‘llaniladigan machine learning algoritmlarini taqqoslab, ularning samaradorligini baholaydi. Amaliy tajribalar natijalari shuni ko‘rsatadiki, BERT asosidagi model frazeologizmlarni kontekstual izohlashda 91,3% aniqlik darajasiga erishadi. Maqola o‘zbek tili frazeologiyasini raqamlashtirish va elektron lug'at tizimlarini rivojlantirish bo‘yicha amaliy tavsiyalar bilan yakunlanadi.

Maqola ma’lumotlari
MualliflarRaximova, Sulurxon Djumaniyazovna, Alimboyeva, Hilola G'ayrat qizi
JurnalҚўқон ДПИ. Илмий хабарлар
Nashr sanasi2026-08-08
Jild8
Son7
Betlar238-243
TilIngliz
DOI10.70728/b.series.fil.v08.i07.037

Kalit so‘zlar

frazeologik birliklar, elektron lug'at, sun'iy intellekt, NLP, BERT, kontekstual izohlash, transformers, deep learning, o‘zbek tili, frazeologizm, idiom.

Ilmiy soha

Қўқон ДПИ. Илмий хабарлар jurnalidan boshqa maqolalar

Қўқон ДПИ. Илмий хабарлар — barcha maqolalar