«FarDU ilmiy xabarlari» 7-jild 4-son (2026)
Kam resursli tillar uchun mashina tarjimasi algoritmlari: o‘zbek va turk tillari qiyosiy tahlili
Maxkamova, Mohinurxon
Annotatsiya
Mashina tarjimasida parallel korpuslar modelning tillar o‘rtasidagi semantik va grammatik bog‘lanishni o‘rganishida muhim ahamiyatga ega. Shu bois kichik resursli tillar uchun bunday bazalarni yaratish va sifatini oshirish amaliy tilshunoslik va NLP sohasi oldidagi dolzarb muammolardan biri bo‘lib kelmoqda. Mazkur tadqiqot ishida parallel korpuslarning mashina tarjimasi sifatiga ta’siri, shuningdek, o‘zbek va turk tillari uchun parallel korpus shakllantirish metodlari, back-translation, transfer learning va multilingual modellar kabi zamonaviy yondashuvlarning samaradorligi baholandi. Dunyoning yetakchi raqamli parallel korpus platformalari va ularning kam resursli tillardagi o‘rni o‘rganildi. Ushbu maqolada kam resursli tillar uchun mashina tarjimasi bo‘yicha mavjud ilmiy adabiyotlar va ochiq manbalar asosiy tadqiqot bazasi sifatida foydalanildi. Olingan natijalar esa o‘zbek va turk tillarida mashina tarjimasi uchun yuqori sifatli, jahon standartlariga mos parallel korpuslar yaratish hamda ularning samaradorligini oshirish, o‘zbek tilining lingvistik resurs bazasini kengaytirish uchun ilmiy-nazariy poydevor bo‘lib xizmat qiladi.
mashina tarjimasiparallel korpuskichik resursli tillarqoidaga asoslangan (RBMT)statistik (SMT)neyron mashina tarjimasi (NMT)back-translationmultilingualtransfer learningSentencePiece
Metadata manbasi: jurnal OAI-PMH arxivi · Sindex toʻliq matnni saqlamaydi, manbaga havola beradi.