MATN AVTOMATIK ANNOTATSIYASI UCHUN NLP VA DEEP LEARNING’NI INTEGRATSIYALASHGAN PARALLEL MODELI - Mardiyev Muslimbek G‘ulom o‘g‘li (World Scientific Research Journal, 2025)
Annotatsiya: Mazkur maqolada matnlarni avtomatik annotatsiyalash muammosi yechimiga qaratilgan integratsiyalashgan parallel model taklif etiladi. Model tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) texnikalari va chuqur o‘rganish (Deep Learning) yondashuvlarini birlashtirib, matn mazmunidan kalit so‘zlar, mavzular va qisqacha izohlarni avtomatik aniqlaydi. Taklif etilgan yondashuvda BiLSTM va Transformer arxitekturasi asosida parallel ravishda o‘rganilgan xususiyatlar kontekstual chuqurlik va semantik aniqlikni oshirishda xizmat qiladi. SemEval va Reuters kabi standart korpuslar asosida o‘tkazilgan eksperimentlar modelning aniqlik (91.3%) va F1-ko‘rsatkichi (90.7%) bo‘yicha mavjud usullardan ustunligini ko‘rsatdi. Ushbu model katta hajmdagi matnlar bilan ishlovchi axborot tizimlarida samarali annotatsiya vositasi sifatida qo‘llanishi mumkin.