SOʻZ SHAKLLARINING ASOSINI ANIQLASH ALGORITMI
Ключевые слова:
NLP, лемматизация, морфологический анализ, словоформа, пространственность, стемминг, модель.Аннотация
Определение корневой формы слов (стемминг) играет ключевую роль в обработке естественного языка (NLP), поскольку является основой морфологического анализа. Определяя формы слов, выявляются грамматические и семантические особенности, что помогает в понимании языка и разработке соответствующих технологий. Этот процесс необходим в приложениях NLP, таких как классификация текста, перевод и системы общения. Существуют различные методы для определения форм слов, включая основанные на правилах подходы, морфологические модули, лемматизацию, стемминг, методы машинного обучения и глубокого обучения. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки. Например, методы, основанные на правилах, просты и эффективны, но не всегда могут полностью охватить сложные грамматические структуры. Морфологические модули обеспечивают высокую точность, но требуют больших объемов данных. Лемматизация и стемминг помогают учитывать тонкие грамматические особенности языка, хотя не всегда идеальны. Методы глубокого обучения и машинного обучения позволяют более точно анализировать морфологию языка, но требуют значительных вычислительных ресурсов. Гибридные подходы комбинируют эти методы для обеспечения большей эффективности и лучшей производительности.
Библиографические ссылки
1. Prutzkow A.V. Metody poiska reshenij v lingvisitcheskih avtomatizirovannyh
2. obuchajuschih sistemah // Nauchno-tehnicheskaja informacija. Serija 2: Informatsionnye protsessy i sistemy. – 2006. – N 4. – PP. 15-18.
3. Sokolova, M., & Inkpen, D. (2009). A Survey of Lexical Semantics in Natural Language Processing. Journal of Computational Linguistics, 35(3), 1-25.
4. Tufis, D., & Dinu, L. (2012). Morphological Analysis of Words in Natural Language Processing: A Survey. Journal of Language Resources and Evaluation, 46(4), 273-287.
5. Aripov M., Fayzullaeva Z.I., Karimov N.N. Annotation of texts based on semantic analysis // AIP Conference Proceedings. – 2024. – Vol. 3244. – P.1030049-1 – 03-0049-8, https:10.1063/5.0241988.
6. Fayzullayeva, Z., Olimova, M., Karimov, N. (2024). Abstraktiv annotatsiyalash yordamida matnlarni annotatsiyalovchi mastat tizimini yaratish. Digital transformation and artificial intelligence, 2(3), 17-23.
7. Fayzullayeva, Z., Karimov, N., & Abdusattarov, A. (2024). Matndan sun’iy intellekt yordamida Ekstrativ xulosa olish: Matndan sun’iy intellekt yordamida Ekstrativ xulosa olish. Modern Problems and Prospects of Applied Mathematics, 1(01).
8. Inatillayevna, F. Z., & Nosirjon o‘g‘li, K. N. (2024). NLPda matnlarni umumiylashtirish va leksik tahlil. «Contemporary Technologies of Computational Linguistics», 2(22.04),
9. Kondrak, G. (2001). Text Classification Using WordNet-Based Concepts. In Proceedings of the 4th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (pp. 1-15). Springer
