KURS ISHI

KIRISH 2023-yilda raqamli ma'lumotlar hajmi global miqyosda 120 zettabaytga yetdi va 2027-yilga kelib 290 zettabaytdan oshishi prognoz qilinmoqda [1]. Bu ma'lumotlarning sezilarli qismini matnli fayllar tashkil etadi, ularni samarali saralash va qayta ishlash biznes, ilm-fan va davlat boshqaruvi sohalarida qaror qabul qilish jarayonlarining muhim omiliga aylangan [2]. O'zbekistonda ham raqamlashtirish jarayonlari jadal rivojlanmoqda: 2023-yilda elektron hujjat aylanishi tizimlari orqali qayta ishlangan hujjatlar soni o'rtacha 25% ga o'sdi va ma'lumotlar hajmi har yili o'rtacha 30-35% ga oshmoqda [3]. Xususan, davlat organlarida matnli ma'lumotlarni avtomatlashtirilgan tarzda qayta ishlashga bo'lgan ehtiyoj yuqori bo'lib, bu sohadagi yechimlar ma'muriy jarayonlarni 15-20% ga tezlashtirishi mumkin [4]. Python dasturlash tili, o'zining soddaligi, keng kutubxonalar bazasi va yuqori samaradorligi tufayli matnli fayllarni qayta ishlash uchun eng qulay vositalardan biri hisoblanadi. Shunga qaramay, mavjud tizimlarda katta hajmdagi o'zbek tilidagi matnli ma'lumotlarni saralash va ularga ishlov berishda murakkabliklar, jumladan, semantik tahlil va kontekstual moslashuvchanlik bo'yicha kamchiliklar kuzatilmoqda. Ushbu kurs ishi Python tilida matnli fayllarni saralash va qayta ishlashning amaliy yechimlarini ishlab chiqish orqali mazkur ehtiyojlarni qondirishga qaratilgan bo'lib, bu jarayonlarni optimallashtirish va avtomatlashtirish orqali korxona va tashkilotlarning samaradorligini oshirishga xizmat qiladi. Ushbu mavzu, ayniqsa, hozirgi raqamli transformatsiya davrida juda dolzarbdir. Katta hajmdagi ma'lumotlar bilan ishlashda an'anaviy usullar samarasiz bo'lib, vaqt va resurslarni ko'p talab qiladi [5]. Mavjud tizimlarda esa ko'pincha o'zbek tilining morfologik va sintaktik xususiyatlarini inobatga oladigan samarali algoritmlar yetishmaydi. Bu esa, ayniqsa, yuridik hujjatlar, arxiv ma'lumotlari va elektron xat-xabarlarni qayta ishlashda jiddiy muammolarni keltirib chiqaradi, xatoliklar darajasini 10-15% ga oshirishi mumkin [6]. Sun'iy intellekt va mashinani o'rganish texnologiyalarining rivojlanishi bilan matnli ma'lumotlarni tahlil qilish va ulardan foydali bilimlarni ajratib olish imkoniyatlari kengaygan bo'lsa-da, bu sohadagi amaliy yechimlarni O'zbekiston sharoitlariga moslashtirish, xususan, mahalliy lingvistik xususiyatlarni hisobga olgan holda algoritmik mo ...