LSTM Asosida matnlardan bilimlar bazasini yaratish

Annotatsiya

Ushbu maqolada matnlardan muhim obyektlami ajratib olish va bilimlar bazasini yaratish uchun chuqur o'rganishga asoslangan model taklif etiladi. Nomlangan obyektlami aniqlash (Named Entity Recognition, NER) vazifasi uchun uzoq qisqa muddatli xotira (Long Short-Term Memory, LSTM) modcli qo'llanilgan. Ma’lumotlar oldindan qayta ishlanib, tokenizatsiya va one-hot kodlash usullari orqali raqamli shaklga o‘tkaziladi. Model turli obyekt turlarini (shaxs nomlari, sanalar, joy nomlari) ajratib olish uchun o'qitiladi va baholanadi. Eksperimental natijalar modelning samaradorligini ko‘rsatadi va turli parametrlaming ta’siri tahlil qilinadi

Identifikatorlar

DOI

10.24412/cl-37444-2025-1-315-318

Iqtiboslar va manbalar