MAPREDUCE METODOLOGIYASIDAN FOYDALANGAN HOLDA NOTO‘G‘RI YOZILGAN SO‘ZLARNI ANIQLASH
Keywords:
MapReduce, Matn tahlili, Lematizatsiya, Noto‘g‘ri yozilgan so‘zlar, So‘zlarni to‘g‘rilash, Katta hajmdagi ma’lumotlar, Parallel hisoblash, Natural Language Processing (NLP), Ma’lumotlarni tahlil qilish, Morfologik tahlil, Yozuv xatoliklarini aniqlash, Kompyuter lingvistika, Hujjatni tozalash, NLP model, Yozuvni tuzatish tizimi, Paralel tahlil, Tekstni ajratish, Tahlil natijalari.Abstract
O‘zbek tilidagi matnlarni tahlil qilishda, ayniqsa, yozma nutqdagi
xatoliklarni aniqlash muhim masalalardan biridir. Xususan, noto‘g‘ri yozilgan
so‘zlarni aniqlash va to‘g‘rilash matnni samarali ishlov berish uchun zarurdir. Shu
bilan birga, katta hajmdagi matnni tahlil qilishda MapReduce metodini qo‘llash ushbu
jarayonni tezlashtirish va samarali qilishda yordam beradi [1]. Ushbu tadqiqotda
MapReduce modeli asosida noto‘g‘ri yozilgan so‘zlarni aniqlash metodologiyasi
ishlab chiqilgan. Dastlab, matnni tozalash va so‘zlarni bo‘g‘inlarga ajratish orqali
matnni oldindan tayyorlash amalga oshirilgan. So‘ngra, lemmatizatsiya jarayoni orqali
so‘zlar asosiy shakllariga keltirilgan va noto‘g‘ri yozilgan so‘zlar lug‘at bilan
solishtirilgan [4][5]. Bu yondashuv MapReducening Parallel hisoblash xususiyatidan
foydalanadi [1][9]. MapReduce metodologiyasi katta hajmdagi matnlarni tahlil
qilishda samarali qo‘llanilishi mumkin. Bo‘g‘inlarga ajratish va lemmatizatsiya
jarayonlari noto‘g‘ri yozilgan so‘zlarni aniqlash va ularni to‘g‘rilashda muhim rol
o‘ynaydi [4][7]. Ushbu yondashuv yanada mukammal natijalar olish uchun
rivojlantirilishi kerak.
References
.
Dean, J., & Ghemawat, S. (2004). MapReduce: Simplified Data Processing on
Large Clusters. OSD2.
ed.).
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2021). Speech and Language Processing (3rd
Stanford
University.
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/]
3.
[Online
draft
available
at
Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to
Information Retrieval. Cambridge University Press.
4.
Karimov, B., & Raximov, A. (2020). O‘zbek tilida avtomatik lemmatizatsiya va
morfologik tahlil usullari. O‘zbek tilshunosligi ilmiy jurnali, 1(2), 45–56.
5.
Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with
Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit. O'Reilly Media.
6.
Sahami, M. (2005). Data Mining and Machine Learning in Large-Scale
Textual Data. Stanford University Lecture Notes.
7.
Salomov, A. A. (2018). O‘zbek tili morfologiyasining kompyuter lingvistikasi
nuqtayi nazaridan tadqiqi. Toshkent: Fan va Texnologiya nashriyoti.
8.
Mitkov, R. (Ed.). (2022). The Oxford Handbook of Computational Linguistics.
Oxford University Press.
9.
Pachura, P. (2021). Parallel Processing in Big Data using MapReduce and
Hadoop. Journal of Computer Applications, 17(4), 67–75.
10. Rasulov, S. (2022). O‘zbek tilidagi matnlarni avtomatlashtirilgan qayt
