|
Bert til modelidan foydalangan holda oʻzbek tili lingvistik muammolarini yechish
|
| bet | 1/3 | | Sana | 01.04.2024 | | Hajmi | 132.56 Kb. | | #184503 |
Bog'liq Jumanazaarov Mardonbek maqola
UDK: 811.512.133ʻ42
BERT til modelidan foydalangan holda oʻzbek tili lingvistik muammolarini yechish
Jumanazarov Mardonbek Davronbek oʻgʻli
jumanazarovmardonbek99@gmail.com
UrDU magistranti
Madatov Xabibulla Axmedovich
khabibulla@urdu.uz
UrDU “Kompyuter ilmlari” kafedrasi mudiri,
fizika-matematika fanlari nomzodi,dotsent
Annotatsiya. BERTbek nomi bilan maʼlum boʻlgan oʻzbek BERT modelining paydo boʻlishi oʻzbek tili uchun tabiiy tilni qayta ishlashda (NLP) muhim bosqichni koʻrsatadi. Ushbu maqola BERTbekning turli lingvistik vazifalarni, xususan, hissiyotlarni tahlil qilish, matnlarni tasniflash, niqoblangan tilni modellashtirish (MLM) va nomuhim so'zlarni olib tashlashdagi imkoniyatlarini o'rganadi. Tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar ushbu oldindan oʻrgatilgan modeldan foydalanish orqali oʻzbek tilidagi NLP ilovalarining samaradorligi va aniqligini oshirishi, til texnologiyasi va lingvistik tadqiqotlardagi yutuqlarni qoʻllab-quvvatlashi mumkin.
Kalit soʻzlar: NLP, BERT, o‘zbek tili, sentiment tahlili, matnlar tasnifi, MLM (maskalangan tilni modellashtirish), nomuhim so‘zlar
Abstract. The advent of the Uzbek BERT model, known as BERTbek, marks a significant milestone in natural language processing (NLP) for the Uzbek language. This essay explores the capabilities of BERTbek in addressing various linguistic tasks, specifically sentiment analysis, text classification, masked language modeling (MLM), and stopwords removal. By leveraging this pre-trained model, researchers and developers can enhance the efficiency and accuracy of NLP applications in Uzbek, fostering advancements in language technology and linguistic research.
Keywords: NLP, BERT, Uzbek language, sentiment analysis, text classification, MLM(masked language modeling), stopwords removal
Аннотация. Появление узбекской модели BERT, известной как BERTbek, знаменует собой важную веху в области обработки естественного языка (NLP) для узбекского языка. В этом эссе исследуются возможности БЕРТбека в решении различных лингвистических задач, в частности, анализа настроений, классификации текста, моделирования языка в масках (MLM) и удаления стоп-слов. Используя эту предварительно обученную модель, исследователи и разработчики могут повысить эффективность и точность приложений НЛП на узбекском языке, способствуя развитию языковых технологий и лингвистических исследований.
Ключевые слова: НЛП, BERT, узбекский язык, сентимент анализ, классификация текста, MLM (маскированное языковое моделирование), стоп-слова
|
| |
