Sharof rashidov nomidagi samarqand davlat universiteti intellektual tizimlar va dasturlash

So‘zlarni yig‘ish
. O‘z kontent (matn)ingizga berilgan so‘rovlarga mos TF-
IDF qiymatlarni aniqlash va ularning vazniga ega bo‘lsih;
TF-IDF usuli orqali aniqlagan og‘irligi yuqori bo‘lgan barcha terminlarni 
Google qidiruv tizimi 
natijalari bilan solishtirish
.
Kalit so‘z bo‘yicha yuqori vaznga ega kontentga qidiruv tizimlari yuqori 
vazn beradi. 

Adabiyotlar 
1.
Stecanella, B. (2019). What is TF IDF? 
MonkeyLearn
2.
Qin, J., Zhou, Z., Tan, Y., Xiang, X., & He, Z. (2021). A big data text 
coverless information hiding based on topic distribution and tf-idf. 
International 
Journal of Digital Crime and Forensics
, 
13
(4).
https://doi.org/10.4018/IJDCF.20210701.oa4
3.
Cahyani, D. E., & Patasik, I. (2021). Performance comparison of tf-idf and 
word2vec models for emotion text classification. 
Bulletin of Electrical Engineering 
and Informatics
, 
10
(5). https://doi.org/10.11591/eei.v10i5.3157
4.
Pietro, M. di. (2020). Text Classification with NLP: Tf-Idf vs Word2Vec vs 
BERT. 
Medium
.
5.
Qaiser, S., & Ali, R. (2018). Text Mining: Use of TF-IDF to Examine the 
Relevance of Words to Documents. 
International Journal of Computer Applications
, 
181
(1). https://doi.org/10.5120/ijca2018917395
6.
Ahmed, B., Ali, G., Hussain, A., Baseer, A., & Ahmed, J. (2021). Analysis 
of Text Feature Extractors using Deep Learning on Fake News. 
Engineering, 
Technology & Applied Science Research
, 
11
(2). https://doi.org/10.48084/etasr.4069
7.
O„zbek tili ta‟limiy korpusi - http://uzschoolcorpara.uz/  
8.
Jalilifard, A., Caridá, V. F., Mansano, A. F., Cristo, R. S., & da Fonseca, F. 
P. C. (2021). Semantic Sensitive TF-IDF to Determine Word Relevance in 
Documents. 
Lecture Notes in 
Electrical Engineering
, 
736 LNEE
. https://doi.org/10.1007/978-981-33-6987-
0_27
9.
Carneiro, D., Novais, P., & Neves, J. (2014). Information Retrieval. In 
Law, 
Governance and Technology Series
(Vol. 18). https://doi.org/10.1007/978-3-319-
06239-6_7
10.
Azad, H. K., & Deepak, A. (2019). Query expansion techniques for 
information retrieval: A survey.
Information Processing and Management
, 
56
(5). https://doi.org/10.1016/j.ipm.2019.05.009
11.
Kharis, M., Laksono, K., Suhartono, Ridwan, A., Mintowati, & 
Yuniseffendri. (2022). Tokenization and Lemmatization on German Learning 
Textbook Level A1 of CEFR Standard. 
Journal of Higher Education Theory and 
Practice
, 
22
(1). https://doi.org/10.33423/jhetp.v22i1.4971  
12.
Razno, M. (2019). Machine learning text classification model with NLP 
approach. 
Computational Linguistics and IntelligeRazno, M. (2019). Machine 
Learning Text Classification Model with NLP Approach. Computational Linguistics 
and Intelligent Systems, 2(18-Apr-2019), 71–73.
13.
Http://Ena.Lp.Edu.Ua:8080/Handle/Ntb/45487nt Systems
, 
2 
(18-Apr-2019).

14.
O„zbek tili morfologik analizatori - http://uznatcorpara.uz/