What question did this study set out to answer?

The aim is to analyze and identify adverbial word classes in the Uzbek language using various POS tagging algorithms.

June 3, 2026Open Access

Oʻzbek Tili Leksik Birliklari Ravish Soʻz Turkumini Pos Teglash Algoritmlari Va Modellari

Puntos clave

The aim is to analyze and identify adverbial word classes in the Uzbek language using various POS tagging algorithms.
Utilized rule-based approaches, statistical models (HMM, CRF), and deep learning techniques.
Developed algorithms for automatic identification based on morphological, semantic, and syntactic properties.
Hybrid approach achieved 94.2% accuracy, outperforming rule-based (89.7%) and HMM (91.3%) models.
Findings presented through tables and diagrams illustrating algorithm structures and efficiency metrics.

Resumen

Ushbu maqola oʻzbek tilidagi ravish soʻz turkumini aniqlash va grammatik POS (Part-of-Speech) teglash algoritmlari hamda modellarining nazariy asoslari, amaliy tatbiq usullari va eksperimental natijalarini chuqur tahlil qilishga bagʻishlangan. Tadqiqotda qoidalarga asoslangan yondashuv (rule-based), statistik modellar (Hidden Markov Model – HMM, Conditional Random Fields – CRF) va zamonaviy chuqur oʻrganish (Deep Learning) modellarining ravish soʻz turkumini teglashdagi samaradorligi oʻrganiladi. Ravishlarning morfologik tuzilishi, maʼno turlari va sintaktik vazifalaridan kelib chiqqan holda, ularni avtomatik aniqlash algoritmlari ishlab chiqilgan. Tadqiqot natijalariga koʻra, gibrid yondashuv qoidalarga asoslangan va statistik modellarning uygʻunligi 94.2% aniqlik darajasiga erishgan boʻlib, bu qoidalarga asoslangan (89.7%) va HMM (91.3%) modellaridan yuqori koʻrsatkich hisoblanadi. Maqolada algoritm strukturalari, teglar toʻplami (tagset) va samaradorlik koʻrsatkichlari jadval va diagrammalar orqali vizual tarzda ifodalangan.

Preguntar a la IA

Me gusta

Guardar

Ver artículo completo