KURS ISHI

KIRISH O'zbekistonda raqamli iqtisodiyotning yalpi ichki mahsulotdagi ulushi 2023-yilda 5,5% ga yetdi va 2022-yilga nisbatan 1,2 foiz punktga o'sdi [1]. Bu o'sish, ayniqsa, ma'lumotlarni qayta ishlash va ularni samarali boshqarishga bo'lgan talabni kuchaytirmoqda. Global miqyosda esa, ma'lumotlar hajmi har yili o'rtacha 40% ga oshib bormoqda, va 2025-yilga kelib bu ko'rsatkich 175 zettabaytga yetishi prognoz qilinmoqda [2]. Kompaniyalar, davlat idoralari va ilmiy muassasalar tomonidan to'planayotgan ulkan matnli ma'lumotlar (hisobotlar, hujjatlar, xatlar, ijtimoiy tarmoqlar kontentlari) bu ma'lumotlarni saralash, tahlil qilish va ulardan foydali xulosalar chiqarish uchun ilg'or dasturiy yechimlarni talab qiladi. Shunday ekan, matnli fayllarni samarali saralash va qayta ishlashga qaratilgan dasturiy ta'minotlarni yaratish nafaqat texnologik, balki iqtisodiy va ijtimoiy nuqtai nazardan ham muhim ahamiyat kasb etmoqda. Bugungi kunda axborot tizimlarida matnli ma'lumotlarni tartibga solish, ularga tezkor murojaat qilish va mazmunli natijalar olish dolzarb muammolardan hisoblanadi. An'anaviy usullar bilan katta hajmdagi matnli fayllarni qo'lda saralash va qayta ishlash ko'p vaqt va resurs talab qiladi, shuningdek, inson omili tufayli xatoliklarga moyil bo'ladi. Mavjud avtomatlashtirilgan tizimlar ko'pincha ma'lum bir til yoki formatga moslashtirilgan bo'lib, universal yechimlarni taqdim eta olmaydi yoki murakkab matnli ma'lumotlarni qayta ishlashda yetarli darajada samarador emas. Xususan, O'zbekistonda ko'p tillilik (o'zbek, rus, ingliz) va murakkab grammatik tuzilishga ega matnlarni avtomatlashtirilgan tarzda tahlil qilish imkoniyatlari cheklangan. Bu esa, milliy axborot resurslarini raqamlashtirish va ulardan to'liq foydalanish jarayonida qiyinchiliklar tug'diradi. Mavzu bo'yicha olib borilgan tadqiqotlar natijasida jahon miqyosida ko'plab olimlar matnli ma'lumotlarni qayta ishlash va saralash muammosini hal qilishga o'z hissalarini qo'shganlar. Jumladan, Chris Manning va Hinrich Schütze (2000) o'zlarining "Foundations of Statistical Natural Language Processing" asarida tabiiy tilni qayta ishlashning fundamental nazariyalarini va statistik usullarini asoslab berganlar, bu esa matnni tahlil qilishda zamonaviy yondashuvlarga yo'l ochgan [5]. Jürgen Schmidhuber (1997) tomonidan kiritilgan Uzoq muddatli qisqa xotira (Long Short-Term Memory, LSTM) neyron tarmoql ...