decision list algoritmi yordamida (ner)larni aniqlash

DOCX 24 стр. 896,1 КБ Бесплатная загрузка

24 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 896,1 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 24

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 24

kurs ishi mavzu: decision list algoritmi yordamida (ner)larni aniqlash mundarija kirish 2 1.1 machine learning (ml) nima? 2 1.2 mashhur algoritmlar: 3 1.3 ml algoritmlari qayerda ishlatiladi? 3 asosiy qism: 4 2.1 decision list algoritmi 4 2.2 algoritmning asosiy g’oyasi: 4 2.3 asosiy xususiyatlari: 5 2.4 algoritm arxitekturasi: 7 tabiiy tilni qayta ishlash (natural language processing – nlp) 7 3.1 decision list 9 algoritm qanday ishlaydi? 9 nlp va decision list algoritmining bog‘liqligi: 10 decision list algoritmi yordamida qanday masalalarni yechsa bo’ladi. 10 decision list algoritmi yordamida qanday nlp masalalari yechiladi? 11 4.2 nerning vazifasi nima? 12 4.3 ner nima uchun kerak? 13 amaliy bosqichlar: 13 loyihada foydalanilgan texnologiyalar va kutubxonalar 14 colab kodi: 16 blok sxema: 19 dastlabki jarayon: 20 keyingi jarayon: 21 xulosa: 23 foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati. 24 kirish hozirgi kunda sun’iy intellekt (si) va mashinaviy o‘qitish (mo) texnologiyalari barcha sohalarda, xususan, tabiiy tilni qayta ishlash (natural language …

2 / 24

niqsa, resurslari cheklangan tizimlarda yoki kichik korpuslar bilan ishlaganda decision list samarali natijalar beradi. mazkur kurs ishida python dasturlash tili va nlp kutubxonalari yordamida ner masalasi yechiladi, model yaratish bosqichlari yoritiladi va yakuniy natijalar tahlil qilinadi. 1.1 machine learning (ml) nima? machine learning — bu kompyuterlar tajriba asosida (ma'lumotlardan) avtomatik ravishda o‘rganadigan va takomillashadigan sun’iy intellekt sohasidir. ya'ni, u aniq dasturlashtirilmasdan, o‘rganish va qaror qabul qilish imkonini beradi. ml algoritmlari 3 ta asosiy turga bo‘linadi: nazorat ostidagi o‘rganish (supervised learning) 1. modelga kirish (input) va unga mos chiqish (output) beriladi. maqsad — yangi ma’lumotlar bo‘yicha chiqishni taxmin qilish. 1.2 mashhur algoritmlar: linear regression – qiymatlarni bashorat qilish logistic regression – tasniflash (classification) decision tree – qaror daraxtlari random forest – ko‘p daraxtli model support vector machine (svm) – chegaralarni aniqlash k-nearest neighbors (knn) – qo‘shni nuqtalarga asoslangan 2. nazorat ostida bo‘lmagan o‘rganish (unsupervised learning) faqat kirish ma’lumotlari bor. model ularni …

3 / 24

iiy tilni qayta ishlash sohasida oddiy va samarali decision list algoritmini qo‘llab, nomlangan entitylarni aniqlash jarayonini amalga oshirish va bu yondashuvning afzallik hamda cheklovlarini ko‘rsatishdir. asosiy qism: 2.1 decision list algoritmi — bu qoidalarga asoslangan oddiy va samarali klassifikatsiya usuli bo‘lib, u matndagi elementlarni (masalan, so‘zlarni yoki tokenlarni) kategoriyalarga ajratishda qo‘llaniladi. ushbu algoritm har bir qoidaga alohida vazn (ehtimollik) biriktiradi va test jarayonida kiritilgan elementga eng yuqori vaznga ega qoida asosida teg (label) beradi. 2.2 algoritmning asosiy g’oyasi: decision list algoritmi qoidalar ketma-ketligini (ro‘yxatini) yaratadi. har bir qoida ma’lum shartlar asosida biror sinfni (kategoriya) belgilaydi va unga qoidaning ishonchlilik darajasini bildiruvchi vazn biriktiriladi. bu vazn, odatda, qoidaning aniqlik (precision) yoki ehtimollik ko‘rsatkichi sifatida hisoblanadi. ishlash bosqichlari: qoidalarni aniqlash: trening ma’lumotlari asosida ma’lum bir kontekst yoki xususiyatlarga ko‘ra qoidalar ishlab chiqiladi. masalan, “agar so‘zning oldida 'janob' so‘zi bo‘lsa, u shaxs nomi (per) bo‘lishi mumkin” kabi. qoidalarga vazn berish: har bir qoidaning …

4 / 24

chi qoida ishlaydi va u “per” deb belgilanadi. 2.3 asosiy xususiyatlari: 1. qoidalar asosida ishlaydi algoritm qaror chiqarishda aniq ifodalangan “agar–unda” (if–then) ko‘rinishidagi qoidalar ro‘yxatiga tayangan holda harakat qiladi. 2. qoidalar ustuvorlik tartibida tekshiriladi qoidalar aniq tartib bilan joylashtiriladi va model eng yuqori ustuvorlikdagi mos keluvchi qoidani tanlaydi. 3. statistik ehtimollarga asoslanadi har bir qoida o‘ziga tegishli ehtimollik (masalan, bayes qoidasi orqali) bilan baholanadi va bu qiymatlar qoidalarning ustuvorligini belgilashda ishlatiladi. 4. oson tushuniladigan va izohlanadigan model har bir natija qaysi qoidaga asoslanganini aniq ko‘rsatish mumkin, bu esa modelning shaffofligini ta’minlaydi. 5. korpusga bog‘liq model faqat o‘rgatilgan matnlardagi xususiyatlarni o‘rganadi, yangi yoki kontekstdan tashqaridagi misollarni aniqlashda qiyinchilik tug‘dirishi mumkin. 6. qoidalarni qo‘lda yoki avtomatik tuzish mumkin foydalanuvchi kerakli bo‘lsa, ba’zi qoidalarni o‘zi yozishi, qolganlarini esa algoritm avtomatik ravishda o‘rganishi mumkin. 7.moslashuvchan va kengaytiriladigan istalgan paytda yangi qoidalar qo‘shish yoki mavjudlarini o‘zgartirish orqali modelni qayta sozlash imkoniyati mavjud. afzalliklari: 1. sodda …

5 / 24

ilgan qoidalarni avtomatik o‘rganilgan qoidalar bilan birlashtirish mumkin, bu esa modelni yanada kuchaytiradi. kamchiliklari: keng umumlashtira olmaydi: algoritm faqat o‘rgatilgan qoidalar asosida ishlaydi, shu sababli ilgari uchramagan so‘z yoki tuzilmalarni to‘g‘ri aniqlay olmasligi mumkin. murakkab tillarda yoki katta korpuslarda zaiflashadi: til qoidalari murakkab bo‘lgan holatlarda yoki juda katta hajmdagi matnlarda bu yondashuv cheklangan bo‘lishi mumkin. 6. xatoliklar to‘planib borishi mumkin: avvalgi noto‘g‘ri aniqlangan qoidalar keyingi qoidalarga ham salbiy ta’sir ko‘rsatishi ehtimoli bor. 1. yuqori aniqlikka erishish uchun ehtiyotkorlik bilan qoidalar tanlash zarur: qoidalar orasida ustuvorlik (priority) noto‘g‘ri belgilansa, bu umumiy natijaga salbiy ta’sir ko‘rsatadi. 2.4 algoritm arxitekturasi: tabiiy tilni qayta ishlash (natural language processing – nlp) tabiiy tilni qayta ishlash (nlp) – bu kompyuter tizimlari yordamida inson tili bilan bog‘liq ma’lumotlarni avtomatik tarzda tahlil qilish, tushunish va qayta ishlashni o‘rganuvchi sun’iy intellekt sohasidir. nlp texnologiyalari orqali kompyuterlar inson tomonidan yozilgan yoki aytilgan matn va nutqni qayta ishlash, ularni tushunish, tegishli …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 24 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "decision list algoritmi yordamida (ner)larni aniqlash"

kurs ishi mavzu: decision list algoritmi yordamida (ner)larni aniqlash mundarija kirish 2 1.1 machine learning (ml) nima? 2 1.2 mashhur algoritmlar: 3 1.3 ml algoritmlari qayerda ishlatiladi? 3 asosiy qism: 4 2.1 decision list algoritmi 4 2.2 algoritmning asosiy g’oyasi: 4 2.3 asosiy xususiyatlari: 5 2.4 algoritm arxitekturasi: 7 tabiiy tilni qayta ishlash (natural language processing – nlp) 7 3.1 decision list 9 algoritm qanday ishlaydi? 9 nlp va decision list algoritmining bog‘liqligi: 10 decision list algoritmi yordamida qanday masalalarni yechsa bo’ladi. 10 decision list algoritmi yordamida qanday nlp masalalari yechiladi? 11 4.2 nerning vazifasi nima? 12 4.3 ner nima uchun kerak? 13 amaliy bosqichlar: 13 loyihada foydalanilgan texnologiyalar va kutubxonalar 14 colab kodi: 16 blok sxem...

Этот файл содержит 24 стр. в формате DOCX (896,1 КБ). Чтобы скачать "decision list algoritmi yordamida (ner)larni aniqlash", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: decision list algoritmi yordami… DOCX 24 стр. Бесплатная загрузка Telegram