1393

Ушбу мақолада ўзбек тилидаги матнларни имло хатоларни автоматик текшириш масаласи 
норавшан тўпламлар назарияси асосида моделлаштирилган. Бунда алгоритмнинг сўзларга бўлган 
сезувчанлигини  орттириш  учун  ўринлаштиришли  таҳрирлаш  метрикаси  қўлланилган.  Таклиф 
этилган  модель  асосида  ўзбек  тилидаги  матнларни  автоматик  имло  хатоларни  текшириш 
масаласини  хал  этишда  сезувчанлик  ва  юмшоқ  ҳисоблашни  қўллаш  билан  юқори  тезликка 
эришишни таъминлайди.

  • Internet havola
  • DOI
  • UzSCI tizimida yaratilgan sana 13-02-2020
  • O'qishlar soni 1361
  • Nashr sanasi 23-11-2018
  • Asosiy tilO'zbek
  • Sahifalar59-65
Ўзбек

Ушбу мақолада ўзбек тилидаги матнларни имло хатоларни автоматик текшириш масаласи 
норавшан тўпламлар назарияси асосида моделлаштирилган. Бунда алгоритмнинг сўзларга бўлган 
сезувчанлигини  орттириш  учун  ўринлаштиришли  таҳрирлаш  метрикаси  қўлланилган.  Таклиф 
этилган  модель  асосида  ўзбек  тилидаги  матнларни  автоматик  имло  хатоларни  текшириш 
масаласини  хал  этишда  сезувчанлик  ва  юмшоқ  ҳисоблашни  қўллаш  билан  юқори  тезликка 
эришишни таъминлайди.

Русский

В статье  предложена моделы  автоматической  проверки  орфографии  в  текст  на  узбекском 
языке на  основе  теории нечетких множеств. Использована    редакционная  метрика с подстановкой 
для повышения чувствительности алгоритма к словам. Разработанная  модель  позволит    повысить 
скорость   и  чувствительность    алгоритма  при  решении  задачи  автоматической  проверки
орфографии в текстах на узбекском языке.

English

The  article  simulates  the  task  of  automatically  checking  the  spelling  of  Uzbek  texts  on  the 
foundations  of  the  theory  of  fuzzy  sets.  In  this  case,  an  editorial  metric  with  substitution  is  used  to 
increase  the  sensitivity  of  the  algorithm  to  words.  The  developed  model,  giving  the  opportunity  to 
increase the speed and sensitivity of the algorithm to solve the problem of automatic spell checking.

№ Muallifning F.I.Sh. Lavozimi Tashkilot nomi
1 Mahkamov A.A. _ _
2 Mirzamov A.M. _ _
3 Jurayev S.. _ _
№ Havola nomi
1 Language Accessory Pack for MS Office. https://support.office.com/ruru/article/Language-Accessory-Pack-для-Office
2 Бегматов Э.А. , Мадвалиев А.П. Ўзбек тилининг имло луғати. Т., 2013
3 Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. М., 2006.– 316с
4 Теория вероятностей и теория нечетких множеств Л. Заде: различия и сходство / Алиев М.И., Исаева Э.А., Алиев И.М. https://www.researchgate.net/publication.
5 Мирзамов А.М. Редакционное расстояние с подстановкой // Проблемы оптимизации сложных систем: Седьмая международная азиатская школа-семинар. Ташкент, 2011. С. 204–209
6 Заде Л.А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных интеллектуальных систем // Новости искусственного интеллекта. 2001. №2-3 (44–45) С.7 – 15
7 Мирзамов А.М. Қидирув тизимларида норавшан алгоритмлар // Информатика ва энергетика муаммолари. Тошкент, 2010. № 6. Б. 37 –42
Kutilmoqda