MATNLARNING SEMANTIK O'XSHASHLIGINI ANIQLASHNING MATEMATIK MODELLARI

Ushbu maqolada matnlarning semantik o'xshashligini aniqlash masalasi o'zbek tili materiallari misolida matematik modellashtirish asosida tadqiq etildi. Ishning maqsadi semantik analizga tayangan holda matnlarni vektor fazo modelida ifodalash, o'xshashlikni hisoblash va chegaraviy qiymati orqali qaror qabul qilishni yagona tizimli modelga birlashtirishdan iborat. Metodologiya sifatida matnni oldindan qayta ishlash, semantik vektor hosil qilish (matn embeddingi), hamda cosine similarity yordamida semantik masofa va o'xshashlik metrikalarini hisoblash yondashuvi qo'llandi. Tajribalar Python muhitida o'tkazilib, natijalar Accuracy, Precision, Recall va F1 ko'rsatkichlari bilan baholanadi. Eksperimental natijalar matnlarning vektorli ifodasi asosidagi yondashuvlar leksik-statistik modellar bilan solishtirilganda semantik bog'liqlikni yaxshiroq aks ettirishini, chegaraviy qiymatni optimallashtirish esa noto'g'ri klassifikatsiya holatlarini kamaytirishini ko'rsatdi.

Перевод пока недоступен