SO‘Z MA’NOSINI ANIQLASHDA NAIVE BAYES ALGORITMIDAN FOYDALANISH

Tabiiy tilni qayta ishlash jarayonlarining dolzarb masalalaridan biri – bu so‘z ma’nosini aniqlashdir. So‘z ma’nosini aniqlash masalasining muhim elementi sifatida omonim so‘zlar qaraladi. Bu masalani yeсhishda mashinali o‘qitishga asoslangan usullar alohida o‘rin tutadi. Naive Bayes klassifikatori ana shunday usullardan biridir. O‘zbek tilidagi turli va grammatik jihatdan o‘xshash bo‘lgan so‘z turkumlari orasidagi omonimiyani bartaraf etishda Naive Bayes klassifikatori soddaligi va tezkorligi bilan boshqa usullardan ajralib turadi. Mazkur klassifi kator ko‘p sinfli tasniflashning eng mashhur algoritmlaridan biri bo‘lib, ko‘rib chiqilayotgan ma’lumotlarga qarab, Naive Bayes algoritmlarining 3 turi (Gauss, Multinominal, Bernoulli)ning istalganidan foydalanish mumkin. Ushbu maqolada o‘zbek tilining grammatik jihatdan o‘xshash bo‘lgan so‘z turkumlari orasidagi omonimiyani aniqlashda klassifi katordan foydalanish jarayonlari batafsil yoritib berilgan.

Одним из актуальных вопросов обработки естественного языка является определение значения слова. Омонимы рассматриваются как важный элемент определения значения слова. Особую роль в решении этой задачи играют методы, основанные на машинном обучении. Наивный байесовский классификатор – один из важных методов машинного обучения. При устранении омонимии между разными и грамматически сходными группами слов в узбекском языке наивный байесовский классификатор отличается от других методов своей простотой и скоростью. Этот классификатор является одним из самых популярных многоклассовых алгоритмов классификации, и в зависимости от рассматриваемых данных может использоваться любой из 3-х типов наивных байесовских алгоритмов (гауссовский, полиномиальный, бернуллиевский). В данной статье подробно описаны процессы использования классификатора для выявления омонимии между грамматически сходными группами слов узбекского языка.

One of the relevant issues of a natural language processing is word sense disambiguation. Homonyms are considered as an important element of determining the meaning of a word. Methods based on machine learning play a special role in solving this problem. Naive Bayes classifier is one of the important machine learning methods. When eliminating homonymy between different and grammatically similar groups of words in the Uzbek language, the Naive Bayes classifier differs from other methods in its simplicity and speed. This classifier is one of the most popular multi-class classification algorithms, and depending on the data in question, any of the 3 types of Naive Bayes algorithms (Gaussian, Polynomial, Bernoulli) can be used. This article scrutinizes the processes of using the classifier to identify homonymy between grammatically similar groups of words in the Uzbek language.