31

Deep learning technologies have significantly advanced the field of text 
mining  by  enhancing  the  capability  to  process,  analyze,  and  extract  meaningful 
information  from  vast  amounts  of  unstructured  text  data.  Key  technologies  include 
Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) for capturing 
sequential  dependencies  in  text,  Convolutional  Neural  Networks  (CNNs)  for  text 
classification,  and  attention  mechanisms  and  Transformers  like  BERT  and  GPT  for 
parallel  processing  and  understanding  context.  Word  embeddings  (e.g.,  Word2Vec, 
GloVe) provide semantic representations of words, while sequence-to-sequence models 
enable applications such as text summarization and machine translation. Additionally, 
self-supervised and zero-shot learning broaden the adaptability of models across various 
text  mining  tasks.  These  technologies  drive  applications  like  sentiment  analysis,  entity 
recognition, document summarization.

  • Read count 31
  • Date of publication 30-12-2024
  • Main LanguageIngliz
  • Pages113-123
Ўзбек

Deep  learning  texnologiyalari  katta  hajmdagi  tuzilmagan  matn 
ma’lumotlaridan  mazmunli  ma’lumotlarni  qayta  ishlash,  tahlil  qilish  va  ajratib  olish 
qobiliyatini  oshirib,  Text  mining  sohasini  sezilarli  darajada  rivojlantirdi.  Asosiy 
texnologiyalar qatoriga matndagi ketma-ket bog‘liqliklarni olish uchun takroriy neyron 
tarmoqlari (RNN), uzoq qisqa muddatli xotira (LSTM), matn tasnifi uchun konvolyutsion 
neyron  tarmoqlari  (CNN),  diqqat  mexanizmlari,  parallel  ishlov  berish,  kontekstni 
tushunish  uchun  BERT  va  GPT  kabi  transformatorlar  kiradi.  So‘zlarni  o‘rnatish 
(masalan, Word2Vec, GloVe) so‘zlarning semantik ko‘rinishini ta’minlaydi, ketma-ketlik 
modellari  esa  matnni  umumlashtirish  va  mashina  tarjimasi  kabi  ilovalarga  imkon 
beradi. Bundan tashqari,  o‘z-o‘zini nazorat qilish va  zero-shot  o‘rganish turli xil Text 
mining  vazifalari  bo‘yicha  modellarning  moslashuvini  kengaytiradi.  Ushbu 
texnologiyalar  hissiyotlarni  tahlil  qilish,  obyektlarni  aniqlash,  hujjatlarni 
umumlashtirish,  mavzuni  aniqlash  kabi  ilovalarni  boshqaradi,  bu  esa  matndan 
avtomatlashtirilgan va aniq tushunchalarni olish imkonini beradi.

Русский

Технологии  Deep  learning  значительно  развили  область  Text 
mining,  увеличив  возможности  обработки,  анализа  и  извлечения  значимой 
информации  из  больших  объемов  неструктурированных  текстовых  данных. 
Ключевые  технологии  включают  рекуррентные  нейронные  сети  (RNN)  для 
извлечения последовательных связей в тексте, длинную кратковременную память 
(LSTM),  сверточные  нейронные  сети  (CNN)  для  классификации  текста, 
механизмы  внимания,  параллельную  обработку,  BERT  и  GPT  для  понимания 
контекста, включая такие преобразователи, как как Встраивание слов (например, 
Word2Vec,  GloVe)  обеспечивает  семантическое  представление  слов,  а  модели 
последовательностей  позволяют  использовать  такие  приложения,  как 
суммирование текста и машинный перевод. Кроме того, самоконтроль и обучение 
с нуля расширяют адаптируемость моделей к различным задачам анализа текста. 
Эти  технологии  используются  в  таких  приложениях,  как  анализ  настроений, 
обнаружение объектов, обобщение документов и определение.

English

Deep learning technologies have significantly advanced the field of text 
mining  by  enhancing  the  capability  to  process,  analyze,  and  extract  meaningful 
information  from  vast  amounts  of  unstructured  text  data.  Key  technologies  include 
Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory (LSTM) for capturing 
sequential  dependencies  in  text,  Convolutional  Neural  Networks  (CNNs)  for  text 
classification,  and  attention  mechanisms  and  Transformers  like  BERT  and  GPT  for 
parallel  processing  and  understanding  context.  Word  embeddings  (e.g.,  Word2Vec, 
GloVe) provide semantic representations of words, while sequence-to-sequence models 
enable applications such as text summarization and machine translation. Additionally, 
self-supervised and zero-shot learning broaden the adaptability of models across various 
text  mining  tasks.  These  technologies  drive  applications  like  sentiment  analysis,  entity 
recognition, document summarization.

№ Author name position Name of organisation
1 Safarov L.S. o'qituvchi Qarshi davlat universiteti
№ Name of reference
1 Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pretraining of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arxiv preprint arxiv:1810.04805.
2 Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems, 5998–6008.
3 Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. OpenAI Blog.
4 Young, T., Hazarika, D., Poria, S., & Cambria, E. (2018). Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing. IEEE Computational Intelligence Magazine, 13(3), 55–75.
5 Norov A., Safarov L. The basics of natural language processing for uzbek text. // Amaliy matematika va informatsion texnologiyalarning dolzarb muammolari. Xalqaro anjuman tezislari to‘plami – 14-15 noyabr, Qarshi. –2019. – 219 b.
6 Safarov L, Norov A. Clustering of uzbek texts using the em-algorithm. //QarDU xabarlari 2022 6/1(56), B.53-55.
7 Safarov L., Norov A., Murodov Sh. Structural modules of the “automatic editing of uzbek texts” software package and their relative integration. //QarDU xabarlari 2023 1/1(57), B.11-15.
8 Сафаров Л.С. Использование технологии Text Mining при автоматической обработке текста. //”Экономика и социум” №1(104)-2 2023 www.iupr.ru . 639-643 ст.
9 Safarov L., Norov A. Ta’limda Text Mining texnologiyasi va undan samarali foydalanish. //“Algoritmlar va dasturlashning dolzarb muammolari” mavzusidagi Xalqaro ilmiy-amaliy anjuman materiallari to‘plami. 2023-yil 19-20 may. Qarshi. Qarshi DU. – 2023. B. 492-494.
10 Safarov L. Matnlarni intellektual tahlil qilishda Text Mining texnologiyasining o‘rni. //“Algoritmlar va dasturlashning dolzarb muammolari” mavzusidagi Xalqaro ilmiy-amaliy anjuman materiallari to‘plami. 2023-yil 19-20 may. Qarshi. Qarshi DU. – 2023. B.687-689.
11 Белоусов Ф.К., & Кузнецова И.Б. Технологии искусственного интеллекта в образовании: от теории к практике. –Новосибирск: Сибирское университетское издательство. 2018. – 146 c.
Waiting