gapdagi omonim sifatning ma’nosini logistik regressiya algoritmi yordamida aniqlash

DOCX 23 sahifa 646,4 KB Bepul yuklash

23 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 646,4 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 23

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 23

kurs ishi mavzu: gapdagi omonim sifatning ma’nosini logistik regressiya algoritmi yordamida aniqlash mundarija kirish 3 asosiy qism 4 1. omonim sifat tushunchasi va ularning tilshunoslikdagi o‘rni 4 2. korpus haqida ma’lumot va ma’lumotlarni tayyorlash 5 3. logistik regressiya algoritmiga nazariy yondashuv 6 4. dasturiy yechim bosqichlari (python kodi asosida) 8 4.1. matnni tayyorlash 8 4.2. tf-idf yordamida vektorlash 8 4.3. har bir sifat uchun model tuzish 8 4.4. natijalarni aniqlash 9 4.5. vizualizatsiya 9 10 4.6. interaktiv foydalanuvchi baholashi 10 5. tajriba natijalari: 10 5.1. eksperiment sharoitlari 10 5.2. har bir sifat bo‘yicha model aniqligi 11 5.3. diagramma va tahlil 13 5.4. interaktiv testlash 13 algoritm arxitekturasi (umumiy tuzilma) 14 model arxitekturasi tavsifi 14 model jarayonlashtirish sxemasi: 15 model jarayoni tavsifi 15 modelning blok-sxemasi: 16 algoritm psevdo-kodi: 17 xulosa va takliflar 19 1. model ishlashidagi afzallik va cheklovlar 19 2. korpus sifatidagi muhim rol 20 3. keyingi ishlanmalarga takliflar 20 …

2 / 23

ekstlardagi ma’nosini aniqlash imkoniyati — semantik disambiguation (ma’noni aniqlashtirish) — zamonaviy nlp tizimlarining muhim komponentidir. bu ayniqsa til o‘rgatuvchi dasturlar, matn tarjimasi, qidiruv tizimlari va chatbotlar uchun dolzarbdir. omonim sifatlar kontekstda to‘g‘ri aniqlanmasa, butun jumlaning ma’nosi buzilishi mumkin. mashinali o‘qitish usullari aynan shunday murakkab semantik tahlillarni avtomatlashtirishda samarali vosita bo‘lib xizmat qilmoqda. jumladan, logistik regressiya — klassik, ammo kuchli tasniflovchi model sifatida — omonim sifatlarning kontekstual ma’nolarini aniqlash vazifasida muvaffaqiyatli qo‘llanilishi mumkin. ushbu kurs ishida gap ichida ishlatilgan omonim sifatlarning haqiqiy ma’nosini logistik regressiya algoritmi yordamida aniqlashning nazariy va amaliy asoslari ko‘rib chiqiladi. buning uchun maxsus korpus asosida mashina o‘qitiladi, har bir sifat uchun alohida model yaratiladi va foydalanuvchi tomonidan kiritilgan gap asosida ehtimolli ma’no aniqlanadi. kurs ishida python dasturlash tilidan foydalanilib, real eksperimentlar natijalariga tayaniladi. ushbu yondashuv o‘zbek tilida kontekstga asoslangan semantik tahlilni avtomatlashtirish sari amaliy qadamdir. asosiy qism 1. omonim sifat tushunchasi va ularning tilshunoslikdagi o‘rni tilshunoslikda omonimlar …

3 / 23

motsional ma’noni ham anglatishi mumkin (masalan, yengil xarakterli inson). bu esa so‘zning ma’nosini faqat uning joylashgan konteksti orqali aniqlashni talab qiladi. shu bois, bunday so‘zlarning kontekstsiz shaklda avtomatik aniqlanishi deyarli imkonsiz. chunki ularning semantikasi ko‘pincha gapdagi boshqa so‘zlar, sintaktik tuzilma, mavzu va nutq holatiga kuchli bog‘liq bo‘ladi. tilshunoslikda bu muammo semantik noaniqlik (semantic ambiguity) deb ataladi va uni bartaraf etish uchun ma’noni aniqlashtirish (word sense disambiguation) texnologiyalari ishlab chiqiladi. bugungi kunda tabiiy tilni qayta ishlash (natural language processing, nlp) sohasida omonim so‘zlarning, ayniqsa omonim sifatlarning kontekstual ma’nosini aniqlash — eng muhim va murakkab vazifalardan biridir. chunki agar sun’iy intellekt tizimi (masalan, tarjimon, chatbot yoki qidiruv mexanizmi) bunday so‘zning ma’nosini noto‘g‘ri anglab olsa, butun gapning semantik mazmuni buziladi. bu esa foydalanuvchi uchun noto‘g‘ri natijalar, tushunarsiz javoblar yoki mantiqsiz tahlillarga olib keladi. shu sababli, omonim sifatlarning kontekstga qarab avtomatik tarzda to‘g‘ri ma’no bilan bog‘lanishini ta’minlash — nlp tizimlarining sifatini oshirishda, tilshunoslik nazariyasini …

4 / 23

va semantik aniqligiga qarab modelning natijalari bevosita shakllanadi. shu bois korpusni tayyorlash va uni dasturga yaroqli holga keltirish muhim bosqich hisoblanadi. ma’lumotlarni tayyorlash bosqichlari quyidagilarni o‘z ichiga oladi: ustun nomlarini normallashtirish: excel faylidan o‘qilganda ba’zi ustun nomlarida ortiqcha bo‘sh joylar yoki nuqtalar bo‘lgan. df.columns.str.strip() va .str.replace() kabi metodlar yordamida ustun nomlari kodga mos holatga keltirildi. • nan qiymatlarni tozalash: sense ustunida bo‘sh (nan) yoki noma’lum qiymatlar mavjud bo‘lgan satrlar butunlay olib tashlandi. bu — modelni noto‘g‘ri o‘qitishning oldini olish uchun zarur edi. • ma’no qiymatlarini standartlashtirish: sense ustunidagi ma’no ifodalari turlicha formatda bo‘lishi mumkinligi sababli, ular satr (str) ko‘rinishiga keltirilib, barcha yozuvlar bir xil tipga keltirildi. bu model uchun sinflarni aniqlashda muhim. • kerakli ustunlarni ajratib olish: faqatgina tahlil uchun zarur bo‘lgan ustunlar (word, gap, sense) ajratildi. boshqa qo‘shimcha yoki yordamchi ustunlar modellashtirish jarayonidan chiqarib tashlandi. bundan tashqari, har bir omonim sifat bo‘yicha alohida kichik to‘plamlar (subkorpuslar) shakllantirildi, chunki model …

5 / 23

$zligi va talqin qilish qulayligi tufayli juda ommabop. omonim sifatlar bilan ishlashda har bir gapdagi sifatning qaysi semantik ma’noga ega ekanligini aniqlash — bu aslida tasniflash vazifasidir. chunki biz har bir gapga etiketlangan ma’no (masalan, “yorug‘” yoki “xushfe’lli”) bilan qaraymiz. shunday qilib, har bir omonim sifat uchun alohida logistik regressiya modeli tuzilib, u gap kontekstiga qarab ehtimollik bilan qaror chiqaradi. logistik regressiya modeli quyidagi matematik formula asosida quriladi: p(y=1∣x)=11+e−(w⋅x+b)p(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-(w \cdot x + b)}}p(y=1∣x)=1+e−(w⋅x+b)1 bu yerda: · xxx — kiritilgan gap (korpusdagi matn) tf-idf yordamida raqamli vektorga aylantirilgan. · www — model tomonidan o‘rganiladigan og‘irliklar vektori. har bir so‘zga model qanday ahamiyat berishini bildiradi. · bbb — siljish (bias) parametri, modelga moslashuvchanlik beradi. · p(y=1∣x)p(y=1|x)p(y=1∣x) — ushbu gapda omonim sifatning ma’lum bir ma’noga tegishliligi ehtimoli. agar modelda ikkidan ortiq ma’no mavjud bo‘lsa, u multi-class logistik regressiya (softmax regression) shaklida ishlaydi. bu holatda quyidagi formuladan foydalaniladi: p(y=k∣x)=ewk⋅x+bk∑j=1kewj⋅x+bjp(y = …$

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 23 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"gapdagi omonim sifatning ma’nosini logistik regressiya algoritmi yordamida aniqlash" haqida

kurs ishi mavzu: gapdagi omonim sifatning ma’nosini logistik regressiya algoritmi yordamida aniqlash mundarija kirish 3 asosiy qism 4 1. omonim sifat tushunchasi va ularning tilshunoslikdagi o‘rni 4 2. korpus haqida ma’lumot va ma’lumotlarni tayyorlash 5 3. logistik regressiya algoritmiga nazariy yondashuv 6 4. dasturiy yechim bosqichlari (python kodi asosida) 8 4.1. matnni tayyorlash 8 4.2. tf-idf yordamida vektorlash 8 4.3. har bir sifat uchun model tuzish 8 4.4. natijalarni aniqlash 9 4.5. vizualizatsiya 9 10 4.6. interaktiv foydalanuvchi baholashi 10 5. tajriba natijalari: 10 5.1. eksperiment sharoitlari 10 5.2. har bir sifat bo‘yicha model aniqligi 11 5.3. diagramma va tahlil 13 5.4. interaktiv testlash 13 algoritm arxitekturasi (umumiy tuzilma) 14 model arxitekturasi tavsifi 14 model...

Bu fayl DOCX formatida 23 sahifadan iborat (646,4 KB). "gapdagi omonim sifatning ma’nosini logistik regressiya algoritmi yordamida aniqlash"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: gapdagi omonim sifatning ma’nos… DOCX 23 sahifa Bepul yuklash Telegram