text mining usullari taqdimoti

DOCX 29 pages 67.6 KB Free download

29 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 67.6 KB

File type DOCX

Pages 29

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 29

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi __universiteti kurs ishi mustaqil ish referat diplom ishi diqqat !!! diqqat !!! diqqat !!! https://seller.soff.uz/account/register/tqrzkf3dtl - ushbu havola link orqali siz ham sotuvchi bo’ling, document joylang va daromad qiling, shu mening linkim orqali ro'yxatdan o'tganlarga 20-30 ta tayyor mustaqil va kurs ishlari beraman, xoxlagan fanidan! ishni boshlab olish uchun yaxshi taklif bu! @soff_seller text mining usullarini taxlili kirish: matnlar ustida ishlashning ahamiyati: nlp (tabiiy tilni qayta ishlash) texnologiyalarining rivojlanishi. matnlarni qayta ishlash jarayonining umumiy ko‘rinishi va lug‘at tahlilining o‘rni. 1. matnlarni oldindan qayta ishlash 1.1. ma'lumotni tozalash matndan keraksiz belgilarni olib tashlash (noto‘g‘ri belgilar, html teglar, maxsus belgilar). matnni kichik harflarga o‘tkazish (case normalization). 1.2. tokenizatsiya so‘zlarga yoki jumlalarga ajratish (word/sentence tokenization). syntaksik tahlil uchun boshlang‘ich qadam sifatida tokenlarning aniqligi 1.3. lemmatizatsiya va stemming stemming: so‘z ildizini topish (masalan, running → run). lemmatizatsiya: grammatik o‘zgarishlarga mos ravishda asosiy shaklni topish. 1.4. xususiyatlarni …

2 / 29

harflarni kichik harfga o'zgartirish:** ma'lumotlarni tahlil qilishda katta va kichik harfning alohida o'rni bo'lmaganda, barcha matnlarni kichik harflarga aylantirish odatiy amaliyotdir. bu qadam harflar yozilishidagi tafovutlarni bartaraf etadi va mos kelishda aniqlikni oshiradi. 2. **unwanted belgilarni olib tashlash:** matnlarda ko'pincha kerak bo'lmagan belgilar, masalan, punktuatsiya, maxsus belgilar, raqamlar yoki boshqa himoya belgilari uchrab turishi mumkin. blardan xalos bo'lish ma'lumotlar tozaligini ta'minlaydi va asosiy mantiqiy qismga e'tibor qaratishga yordam beradi. 3. **tokenizatsiya (so'zlarni ajratish):** matnni so'zlar yoki iboralarga ajratishni nazarda tutadi. bu qadam ma'lumotlarni bir nechta elemntlarga bo'lish va tahlil qilish uchun juda muhimdir. 4. **stop-slovalarni olib tashlash:** odatda tahlil uchun muhim emas deb hisoblangan umumiy so'zlar (masalan, "va", "yoki", "lekin") olib tashlanadi. ushbu qadam ma'lumotlar hajmini qisqartiradi va tahlil natijalariga ta'sir qilishi mumkin bo'lgan shovqinni kamaytiradi. 5. **stemming va lemmatizatsiya:** so'zlarni ildizlari yoki lug'aviy shakllariga aylantirish jarayonlari. stemming so'zlardan qo'shimchalarni olib tashlashdan iborat bo'lib, lemmatizatsiya esa so'zni uning lug'atdagi shakliga …

3 / 29

sodda va aniq natijalarni olish imkoniyatini oshiradi. ko'p hollarda stop-slovalar ro'yxati va stemming uchun algoritmlar, masalan, porter stemmeri yoki snowball stemmerlari ko'p tillar uchun mavjud bo'lib, ular 80-90% hollarda muvaffaqiyatli natijalar beradi. matn tahlilida lemmatizatsiya zamonaviy nlp (natural language processing - tabiiy tilda ishlov berish) kutubxonalari yordamida ancha yaxshilangan, masalan, python dasturlash tilidagi nltk va spacy kutubxonalari bu borada mashhur hisoblanadi. aksariyat ma'lumotlar ilmiy jihatdan tonnalab ma'lumotlarni tahlil qilishni talab qiladi. masalan, shunga o'xshash tahlillar google kabi katta kompaniyalar tomonidan amalga oshiriladi, ular kuniga millionlab matnlarni qayta ishlashlari mumkin. bunday ma'lumotlarni muvaffaqiyatli qayta ishlash uchun optimallashtirilgan algoritmlar va ta'lim yondashuvlari talaba etiladi. yaxshi va sifatli matnlarni oldindan qayta ishlashning asosiy maqsadi - ma'lumotni shakllantirish va tahlil qilishni osonlashtirish turadi. ushbu jarayon orqali olinadigan ma'lumotlar tahliliy ishlovlar uchun tayyor holatda bo'lishi, shuningdek, keyinchalik amalga oshiriladigan tahminiy modellar uchun asosiy ma'lumotlar sifatida xizmat qilishi lozim. 2. tabiiy tilni qayta ishlash tabiiy tilni …

4 / 29

katta qismi yozma va nutqiy shaklda o‘rganilishi talab qilinadi. shuning uchun ttq texnologiyalarining rivojlanishi juda muhimdir. tilshunoslik terminologiyasida sintaksis, semantika va pragmatika kabi tushunchalar mavjud bo‘lib, ular tilni tushunish jarayonida katta rol o‘ynaydi. sintaksis so‘zlarning o‘zaro bog‘lanishi va tuzilishini, semantika esa so‘zlar va iboralarning ma’nolarini tahlil qiladi. pragmatika esa ma’lumotning kontekstda qanday tushunilishini o‘rganadi. ttqni amalga oshirishda bir qancha algoritmlar qo‘llaniladi. ular orasida eng ko‘p ishlatiladigani changchi(yashirin) markov modellar, rekurrent neyron tarmoqlar, va transformer modellaridir. transformer modellar hozirgi kunda juda samarali bo‘lib, ular bert, gpt-3 kabi hisoblash tillarini o‘z ichiga oladi. gpt-3, masalan, 175 milliard parametrli modeldir, bu esa uni dunyodagi eng yirik til modellardan biri qiladi. ttq sohasida ushbu modelning muvaffaqiyati natijasida ko‘plab innovatsiyalar yaratildi va sun'iy intellekt texnologiyalari yanada tez rivojlanmoqda. 2000 yillarning boshlarida ttq texnologiyalarining rivojlanishi asosan statistika metodlariga tayanib ish ko‘rardi, lekin keyingi yillarda chuqur o‘rganish metodlari o‘ziga xos rol o‘ynab, yangi imkoniyatlar eshigini ochib berdi. …

5 / 29

soha bo‘lib, u inson va kompyuter o‘rtasidagi interaktivlikni sezilarli darajada yaxshilash imkoniyatiga ega. shuningdek, ttq texnologiyalari insoniyatning muhim texnologik yutuqlaridan biri sifatida kelajakda ham katta rol o‘ynashi kutilmoqda. 3. lug'at tahlili lug'at tahlili, ya'ni lug'atshunoslik sohasida, so'zlarning ma'nosi, shakli, ishlatilishi va kelib chiqishini tahlil qilish orqali ularning chuqur va aniqlik bilan o'rganish jarayonini anglatadi. bu jarayon turli lug'atshunoslik usullari va statistik metodlarni o'z ichiga oladi. quyida ushbu mavzu doirasida turli jihatlar va statistik ma'lumotlar keltirilgan. birinchi navbatda, lug'at tahlili tushunchasi tahlil qilinadigan lug'atlarning turiga bog'liq ravishda o'zgaradi. masalan, umumiy lug'atlar, mafhumiy lug'atlar va terminologik lug'atlar mavjud, bularning har biri o'ziga xos xususiyatlarga ega. umumiy lug'atda eng ko'p uchraydigan atamalarni o'rganish qiziqarli bo'lishi mumkin. misol uchun, o’zbek tilidagi eng ko’p so’zlar orasida "va", "bu", "yoki", "bilan" kabi bog'lovchilar bor, ular odatda tez-tez ishlatiladi. shuningdek, lug'at tahlilining yana bir muhim jihati lug'atning hajmi va uning o'sishi hisoblanadi. o’zbek tilida 2019 yilda o’zbekiston …

Want to read more?

Download all 29 pages for free via Telegram.

Download full file

About "text mining usullari taqdimoti"

o‘zbekiston respublikasi oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi __universiteti kurs ishi mustaqil ish referat diplom ishi diqqat !!! diqqat !!! diqqat !!! https://seller.soff.uz/account/register/tqrzkf3dtl - ushbu havola link orqali siz ham sotuvchi bo’ling, document joylang va daromad qiling, shu mening linkim orqali ro'yxatdan o'tganlarga 20-30 ta tayyor mustaqil va kurs ishlari beraman, xoxlagan fanidan! ishni boshlab olish uchun yaxshi taklif bu! @soff_seller text mining usullarini taxlili kirish: matnlar ustida ishlashning ahamiyati: nlp (tabiiy tilni qayta ishlash) texnologiyalarining rivojlanishi. matnlarni qayta ishlash jarayonining umumiy ko‘rinishi va lug‘at tahlilining o‘rni. 1. matnlarni oldindan qayta ishlash 1.1. ma'lumotni tozalash matndan keraksiz belgilarni olib tash...

This file contains 29 pages in DOCX format (67.6 KB). To download "text mining usullari taqdimoti", click the Telegram button on the left.

Tags: text mining usullari taqdimoti DOCX 29 pages Free download Telegram