logo
calendar30 Dekabr 2025
view8
Asosiy til:O'zbek

Tabiiy tilni qayta ishlashda yangi algoritmlar va ularning dasturiy ta'minoti

Fan yo'nalishi:Sun'iy intellektHisoblash nazariyasi va matematikaDasturiy ta'minot
pdf

24._Zaripova_M.D._Botir....pdf

PDF

“Raqamli iqtisodiyot” ilmiy-elektron jurnali

“Raqamli iqtisodiyot” ilmiy-elektron jurnali

Maqola chop etishsee more

MAQOLA ANNOTATSIYASI

quote
Mazkur maqolada tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) bo‘yicha yaratilayotgan zamonaviy algoritmlar, ular asosidagi arxitekturalar va dasturiy ta’minot yechimlarining rivojlanish tendensiyalari tahlil qilingan. Transformerlar, diqqat mexanizmi, yengillashtirilgan neyron tarmoqlar va statistik modellarning integratsiyasi kabi ilg‘or yondashuvlarning nazariy hamda amaliy jihatlari ko‘rib chiqiladi. NLP algoritmlarining matnni tasniflash, sentiment tahlili, avtoanotatsiya, chat-botlar va mashinaviy tarjima tizimlarida qo‘llanish samaradorligi baholanadi. Tadqiqot natijalari asosida algoritmlarni optimallashtirish va tegishli dasturiy ta’minotni takomillashtirish bo‘yicha ilmiy takliflar berilgan.

MUALLIFLAR

M.Zaripova

"TERMIZ DAVLAT UNIVERSITETI" DAVLAT MUASSASASI

K.Botirova

"TERMIZ DAVLAT UNIVERSITETI" DAVLAT MUASSASASI

Teglar

# Sun'iy intellekt# tabiiy tilni qayta ishlash# NLP# algoritmlar# neyron tarmoq# semantik tahlil# dasturiy ta'minot# transformerlar# diqqat mexanizmi# matn tasnifi# sentiment tahlili# mashinaviy tarjima

O'XSHASH MAQOLALAR

SHU JURNALDAGI BOSHQA MAQOLALAR

Maqolani baholang

0
0 ta baho
5
4
3
2
1

Maqola idintifikatorlari

ROI:

https://eroi.uz/11.142/A026-732136

DOI:

Mavjud emas

Foydalanilgan adabiyotlar

Manning C., Schütze H. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999.

Hochreiter S., Schmidhuber J. Long Short-Term Memory. Neural Computation, 1997.

Mikolov T. et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv:1301.3781, 2013.

Vaswani A. et al. Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 2017.

Devlin J. et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. NAACL, 2019.

Lan Z. et al. ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations. ICLR, 2020.

Conneau A. et al. Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale (XLM-R). arXiv:1911.02116, 2019.

Young T. et al. Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing. IEEE Access, 2018.

Liu Y. et al. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv:1907.11692, 2019.