O‘ZBEK TILI SHEVALARINI AVTOMATIK ANIQLASH VA TARJIMA TIZIMLARIGA INTEGRATSIYALASH

Authors

  • Xusaydinova Dilobar Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti «Raqamli texnologiyalar konvergensiyasi» kafedrasi Toshkent, O‘zbekiston Author
  • Muxtarova Gulnora 1,2Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti «Raqamli texnologiyalar konvergensiyasi» kafedrasi Toshkent, O‘zbekiston Author

DOI:

https://doi.org/10.65164/e3cqv569

Keywords:

o‘zbek tili dialektologiyasi, hududiy shevalar, Xorazm shevasi, dialektlarni avtomatik aniqlash, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), elektron tarjima tizimlari, neyron mashinali tarjima (NMT), lingvistik normallashtirish, mashinali o‘rganish, sun’iy intellekt

Abstract

Mazkur maqolada o‘zbek tili shevalarini, xususan Xorazm shevasini avtomatik aniqlash va ularni elektron tarjima tizimlariga integratsiyalash masalalari yoritiladi. O‘zbek tilining dialektal boyligi avtomatik tarjima tizimlari uchun muhim muammo bo‘lib, adabiy tilga moslashmagan sheva birliklari tarjima sifatining pasayishiga olib keladi. Tadqiqotda shevalarni avtomatik aniqlash usullari, lingvistik va statistik yondashuvlar, mashinali o‘rganish va neyron tarmoqlar asosida ishlovchi modellar tahlil qilinadi. Shuningdek, aniqlangan sheva xususiyatlarini elektron tarjima tizimlariga integratsiyalashning konseptual modeli taklif etiladi 

References

1. Jurafsky D., Martin J. Speech and Language Processing. - Pearson, 2023.

2. Koehn P. Neural Machine Translation. - Cambridge University Press, 2020.

3. Abdurahmonov G‘. O‘zbek tili dialektologiyasi. - Toshkent: Fan, 2018.

4. Goldsmith J. The Handbook of Phonological Theory. - Wiley-Blackwell, 2019.

5. Suyunova D. O‘zbek tili shevalarining lingvistik tahlili. - Toshkent, 2021.

6. Jurafsky D., Martin J. Speech and Language Processing. - Pearson, 2023.

7. Vaswani A. et al. Attention Is All You Need // Advances in Neural Information Processing

Systems (NeurIPS). - 2017.

8. Goldsmith J. The Handbook of Phonological Theory. - Wiley-Blackwell, 2019.

9. Zisserman A., Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. - Springer, 2016.

10. Alotaibi Y., Hussain A. Comparative analysis of dialect identification techniques for Arabic

speech // Applied Acoustics. - 2018.

11. Sennrich R., Haddow B., Birch A. Improving Neural Machine Translation Models with

Monolingual Data // ACL. - 2016.

12. Huang X., Acero A., Hon H.-W. Spoken Language Processing: A Guide to Theory, Algorithm,

and System Development. - Prentice Hall, 2014.

13. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining qarori “O‘zbek tilining davlat tili sifatidagi nufuzi va

mavqeini oshirish chora-tadbirlari to‘g‘risida”. - Toshkent, 2019.

Downloads

Published

2025-12-29