MATNLARINI TEMATIK MODELLASHTIRISH VA TASNIFLASH USULLARI
Keywords:
Tematik modellashtirish, tematik modellar, mashinali o‘qitish, Yashirin semantik tahlil (LSA), Yashirin Dirixle tahlili (LDA), matnlarni klasterlash, mavzular tasnifi, NLP algortimlari.Abstract
Tematik modellashtirish – katta hajmdagi matnli hujjatlardagi mavzularni o'rganishga qaratilgan nazoratsiz modellar aaosida so'zlar va hujjatlarning vaznli ro'yxatini aniqlash usuli. Tematik modellashtirish – sun'iy intellektdan foydalanadigan tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyasi bo`lib, turli tashkilotlarga ish tizimini boshqarish, mijozlarga uzluksiz xizmat ko'rsatish va turli jarayonlarda qulay sharoit yaratish uchun xizmat qiladi. Har bir sohada bir nechta harakatlanuvchi qismlar mavjud. Masalan, mijozlar so`rovlarini qayta ishlash masalasini ko`rib chiqamiz. Tashkilotda mijozlarga xizmat ko'rsatish bo’limlari har kuni minglab mijozlar so`rovlari bilan shug'ullanadi va bir nechta takrorlanuvchi vazifalarni bajarishga to`g`ri keladi. Ushbu takrorlanuvchi jarayonlarni NLP algortimlari orqali avtomatlashtirish mumkin. Mijozlarga xizmat ko‘rsatish xizmati nafaqat hayot tendensiyalaridan ortda qolmaslikka urinmoqda, balki deyarli barcha jamoalar, jumladan, moliya, HR, buxgalteriya, ishlab chiqarish va marketing ham o‘z vaqtlarini kundalik vazifalarga sarflashmoqda. Yuqorida keltirilgan barcha masalalarning yechimi sifatida sun'iy intellekt (Artificial Intelligence, AI) usullaridan foydalanish mumkin. Tematik modellashtirish (Topic modeling) – buni amalga oshira oladigan AI usullaridan biridir. Tematik modellashtirish usullari vositasida tashkilotdagi jarayonlarni avtomatlashtirish va mablag`larni tejash uchun sunʼiy intellekt metodlaridan foydalanadigan holda tashkilot faoliyati samaradorligini oshitish mumkin. Ushbu maqolada o`zbek tili matnlarini tematik modellashtirish va tasnislash usullari keltiriladi.
