NEYRON TARMOQLAR YORDAMIDA MATNLARNI AVTOMATIK TARJIMA QILISH TIZIMLARI
Annotatsiya
Mazkur tezisda neyron tarmoqlar asosida ishlovchi avtomatik tarjima tizimlarining nazariy va amaliy jihatlari tahlil qilinadi. Tadqiqotda tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing — NLP) hamda transformer arxitekturasi asosida qurilgan zamonaviy tarjima modellarining ishlash prinsiplari o‘rganilgan. Ayniqsa, encoder-decoder mexanizmi, attention mexanizmi va transformer modellari orqali mashinali tarjimaning samaradorligi oshirilishi ilmiy manbalar asosida yoritilgan. Google Neural Machine Translation (GNMT), BERT, GPT va MarianMT kabi modellar misolida neyron tarjima tizimlarining amaliy natijalari tahlil qilingan. Shuningdek, BLEU ko‘rsatkichi orqali tarjima sifati baholash usullari va ko‘p tilli modellar samaradorligi ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot natijalari neyron tarmoqlar asosidagi avtomatik tarjima tizimlari an’anaviy statistik metodlarga nisbatan yuqori aniqlik va semantik moslikni ta’minlashini ko‘rsatadi.