MUSTAQIL ISH

KIRISH Bugungi raqamli asrda internet va ijtimoiy tarmoqlar orqali katta hajmdagi matnli ma'lumotlar uzluksiz tarzda yaratilmoqda. Ushbu ma'lumotlar jamiyatning fikr-mulohazalarini, ehtiyojlarini, qiziqishlarini va hatto kayfiyatini aks ettiradi. Kompaniyalar o'z mahsulotlari va xizmatlari haqida mijozlar fikrlarini tushunish, siyosatchilar saylovchilarning kayfiyatini aniqlash, jamoatchilik esa ijtimoiy voqealarga nisbatan umumiy munosabatni bilish uchun ushbu ma'lumotlarga muhtoj. Shu nuqtai nazardan, Tabiiy Tilni Qayta Ishlash (NLP) sohasining muhim yo'nalishlaridan biri bo'lgan sentiment analiz (fikr-mulohazalarni tahlil qilish) katta dolzarblikka ega bo'lmoqda. Sentiment analiz matn ichidagi hissiy ohangni – ijobiy, salbiy yoki betaraf ekanligini avtomatik ravishda aniqlashga qaratilgan bo'lib, uning yordamida nafaqat alohida jumlalar, balki butun bir hujjatdagi yoki ma'lum bir mavzu atrofidagi umumiy kayfiyatni baholash mumkin. Bu esa, o'z navbatida, qaror qabul qilish jarayonlarida muhim rol o'ynab, turli sohalarda strategik afzalliklar yaratadi. Masalan, marketingda mahsulot strategiyasini shakllantirishda, siyosatda jamoatchilik fikrini o'rganishda, sog'liqni saqlashda bemorlarning kayfiyatini tushunishda, moliyada bozor tendensiyalarini bashorat qilishda sentiment analizdan samarali foydalanish mumkin. Shuningdek, sun'iy intellektning rivojlanishi va chuqur o'rganish (deep learning) texnologiyalarining NLPga integratsiyasi sentiment analiz modellarining aniqligini sezilarli darajada oshirib, ularni yanada samarali vositaga aylantirmoqda. O'zbek tilidagi matnlarning hajmi ham kundan-kunga ortib borayotgani sababli, aynan shu tilda samarali sentiment analiz modellarini yaratishga bo'lgan ehtiyoj nihoyatda yuqori va bugungi kunning eng muhim ilmiy-texnologik vazifalaridan biri hisoblanadi. [rasm]} Muammoning qo'yilishi shundan iboratki, o'zbek tiliga xos bo'lgan morfologik xususiyatlar, sintaktik tuzilmalar, ko'p ma'noli so'zlar, dialektal farqlar va sleng ...