matn ma'lumotlarini tahlil qilish hissiyotlarni tahlil qilish uchun tasniflash usullarini

DOCX 9 стр. 126,7 КБ Бесплатная загрузка

9 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 126,7 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 9

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 9

mavzu: matn ma'lumotlarini tahlil qilish: hissiyotlarni tahlil qilish uchun tasniflash usullarini taqqoslash. reja: 1. matn tasnifini aniqlash 2. qoidalarga asoslangan tasniflash usullari 3. mashinani o'rganish tizimlari 4. word qo'shimchalari matnni tasniflash - matn ketma-ketligini tahlil qilish va ularga teg belgilash, ularni mazmuniga ko'ra guruhga joylashtirish jarayoni. matn tasnifi tabiiy tilni qayta ishlash (nlp) bilan bog'liq deyarli har qanday ai yoki mashinani o'rganish vazifasini asoslaydi. matn tasnifi yordamida kompyuter dasturi spamni aniqlash, hissiyotlarni tahlil qilish va chatbot funksiyalari kabi turli xil vazifalarni bajarishi mumkin. matnni tasniflash qanday ishlaydi? matnni tasniflashning qanday usullari mavjud? bu savollarga javoblarni quyida ko‘rib chiqamiz. matn tasnifini aniqlash matnni tasniflashning turli usullarini ko'rib chiqishdan oldin, biroz vaqt ajratish va matn tasnifi nima ekanligini tushunganimizga ishonch hosil qilish muhimdir. matnni tasniflash turli xil vazifalar va algoritmlarga nisbatan qo'llaniladigan atamalardan biridir, shuning uchun uni amalga oshirishning turli usullarini o'rganishga o'tishdan oldin matn tasnifining asosiy tushunchasini tushunganimizga ishonch hosil qilish …

2 / 9

rowski flickr orqali, cc by sa 2.0 , (https://www.flickr.com/photos/quinnanya/4714794045) ko'pgina matnlarni tasniflash usullari uch xil toifadan biriga joylashtirilishi mumkin: qoidalarga asoslangan usullar yoki mashinani o'rganish usullari. qoidalarga asoslangan tasniflash usullari qoidalarga asoslangan matnlarni tasniflash usullari aniq ishlab chiqilgan lingvistik qoidalardan foydalanish orqali ishlaydi. tizim ma'lum matn qismi qaysi sinfga tegishli bo'lishi kerakligini aniqlash uchun muhandis tomonidan yaratilgan qoidalardan foydalanadi, semantik jihatdan mos matn elementlari ko'rinishidagi maslahatlarni qidiradi. har bir qoidada matn mos keladigan toifaga joylashtirilishi kerak bo'lgan naqsh mavjud. aniqroq qilib aytadigan bo'lsak, siz ob-havo, filmlar yoki oziq-ovqat kabi umumiy suhbat mavzularini ajrata oladigan matn tasniflagichini yaratmoqchi edingiz. matn klassifikatoriga ob-havo haqidagi munozarani aniqlash imkonini berish uchun siz unga havola qilinayotgan matn namunalarida ob-havo bilan bog'liq so'zlarni izlashni aytishingiz mumkin. sizda mavzuni farqlash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan kalit so'zlar, iboralar va boshqa tegishli naqshlar ro'yxati bo'ladi. masalan, klassifikatorga "shamol", "yomg'ir", "quyosh", "qor" yoki "bulut" kabi so'zlarni qidirishni ko'rsatishingiz mumkin. keyin …

3 / 9

shlari mumkin. misol tariqasida, "bulut" so'zi havodagi namlikni anglatishi mumkin. osmon yoki bu ma'lumotlar saqlanadigan raqamli bulutga ishora qilishi mumkin. qoidalarga asoslangan tizimlar uchun muhandislar ushbu nozikliklarni qo'lda taxmin qilish va sozlash uchun ko'p vaqt sarflamasdan, bu nuanslarni hal qilish qiyin. mashinani o'rganish tizimlari yuqorida aytib o'tilganidek, qoidalarga asoslangan tizimlar cheklovlarga ega, chunki ularning funktsiyalari va qoidalari oldindan dasturlashtirilgan bo'lishi kerak. aksincha, mashinani o'rganishga asoslangan tasniflash tizimlari ma'lum bir sinf bilan bog'liq bo'lgan naqshlar uchun ma'lumotlar to'plamini tahlil qiladigan algoritmlarni qo'llash orqali ishlaydi. mashinani o'rganish algoritmlari tegishli xususiyatlar uchun tahlil qilinadigan oldindan etiketlangan/oldindan tasniflangan misollar bilan ta'minlanadi. bu oldindan belgilangan misollar o'quv ma'lumotlaridir. mashinani o'rganish tasniflagichi o'quv ma'lumotlarini tahlil qiladi va turli sinflar bilan bog'liq naqshlarni o'rganadi. shundan so'ng, ko'rinmas misollar yorliqlaridan olib tashlanadi va misollarga yorliq tayinlaydigan tasniflash algoritmiga beriladi. keyin tayinlangan teglar asl teglar bilan solishtirilib, mashinani oʻrganish klassifikatori qanchalik toʻgʻri ekanligini koʻrish uchun model qaysi naqshlar qaysi …

4 / 9

. "so'zlar xaltasi" atamasi aslida hujjatlardagi barcha so'zlarni olib, so'z tartibi yoki grammatikasiga e'tibor bermasdan, faqat so'zlarga e'tibor bermasdan, barchasini bitta "sumka"ga joylashtirganingizdan kelib chiqadi. so'zlarning chastotasi sumkada. natijada, kirish hujjatlaridagi barcha so'zlarning yagona ko'rinishini o'z ichiga olgan uzun massiv yoki vektor paydo bo'ladi. shunday qilib, agar kirish hujjatlarida jami 10000 noyob so'z bo'lsa, xususiyat vektorlari 10000 so'z uzunlikda bo'ladi. so'z sumkasi / xususiyat vektorining o'lchami shunday hisoblanadi. foto: gk_ machinelearning.co orqali, (https://machinelearnings.co/text-classification-using-neural-networks-f5cd7b8765c6) xususiyat vektorining o'lchami aniqlangandan so'ng, umumiy hujjatlar ro'yxatidagi har bir hujjatga tegishli so'z joriy hujjatda necha marta paydo bo'lishini ko'rsatadigan raqamlar bilan to'ldirilgan o'z vektori tayinlanadi. bu shuni anglatadiki, agar "oziq-ovqat" so'zi bitta matn hujjatida sakkiz marta paydo bo'lsa, tegishli xususiyat vektori/xususiyati massivi tegishli pozitsiyada sakkizta bo'ladi. boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, kirish hujjatlarida paydo bo'ladigan barcha noyob so'zlar bitta sumkaga yig'iladi va keyin har bir hujjat bir xil o'lchamdagi so'z vektorini oladi, so'ngra hujjatda turli xil so'zlar …

5 / 9

adi. tf-idf hujjatlardagi so'zlarning ahamiyatini ko'rib chiqadi va bu so'zning hujjat mavzusiga qanchalik mos kelishini aniqlashga harakat qiladi. boshqacha qilib aytganda, tf-idf chastota o'rniga tegishlilikni tahlil qiladi va xususiyat vektoridagi so'zlar butun ma'lumotlar to'plami bo'yicha hisoblangan tf-idf balli bilan almashtiriladi. tf-idf yondashuvi birinchi navbatda atama chastotasini, ya'ni noyob atamalar ma'lum bir hujjatda necha marta paydo bo'lishini hisoblash orqali ishlaydi. biroq, tf-idf shuningdek, “the”, “yoki” va “va” kabi juda keng tarqalgan so'zlarning ta'sirini cheklashga g'amxo'rlik qiladi, chunki bu "stopwordlar" juda keng tarqalgan, ammo hujjat mazmuni haqida juda kam ma'lumot beradi. ushbu so'zlarni chegirma qilish kerak, bu tf-idfning "teskari hujjat chastotasi" qismiga tegishli. buning sababi shundaki, ma'lum bir so'z qancha ko'p hujjatlarni ko'rsatsa, bu so'z uni barcha hujjatlar ro'yxatidagi boshqa hujjatlardan farqlashda kamroq foydali bo'ladi. tf-idf so'zning ahamiyatini hisoblashda foydalanadigan formula eng tez-tez uchraydigan va semantik jihatdan eng boy bo'lgan so'zlarni saqlash uchun mo'ljallangan. tf-idf yondashuvi bilan yaratilgan xususiyat vektorlari har bir …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 9 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "matn ma'lumotlarini tahlil qilish hissiyotlarni tahlil qilish uchun tasniflash usullarini"

mavzu: matn ma'lumotlarini tahlil qilish: hissiyotlarni tahlil qilish uchun tasniflash usullarini taqqoslash. reja: 1. matn tasnifini aniqlash 2. qoidalarga asoslangan tasniflash usullari 3. mashinani o'rganish tizimlari 4. word qo'shimchalari matnni tasniflash - matn ketma-ketligini tahlil qilish va ularga teg belgilash, ularni mazmuniga ko'ra guruhga joylashtirish jarayoni. matn tasnifi tabiiy tilni qayta ishlash (nlp) bilan bog'liq deyarli har qanday ai yoki mashinani o'rganish vazifasini asoslaydi. matn tasnifi yordamida kompyuter dasturi spamni aniqlash, hissiyotlarni tahlil qilish va chatbot funksiyalari kabi turli xil vazifalarni bajarishi mumkin. matnni tasniflash qanday ishlaydi? matnni tasniflashning qanday usullari mavjud? bu savollarga javoblarni quyida ko‘rib chiqamiz. matn ta...

Этот файл содержит 9 стр. в формате DOCX (126,7 КБ). Чтобы скачать "matn ma'lumotlarini tahlil qilish hissiyotlarni tahlil qilish uchun tasniflash usullarini", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: matn ma'lumotlarini tahlil qili… DOCX 9 стр. Бесплатная загрузка Telegram