Linguistic analysis based on the frequency dictionary of the epics "Malikai Ayyor", "Kuntug'mish", "Orzigul"

Abstract

       This article discusses the linguostatistical analysis based on the frequency dictionary of the epics “Malikayi ayyor”, “Kuntug’mish”, “Orzigul”. In addition, information is provided on the creation of a frequency dictionary based on the WordSmith Tool program and its capabilities. Issues such as the use of the “Keywords” function to help identify keywords in this corpus are studied. The most active words in the epic “Malikayi ayyor”, words with high frequency in the epic “Orzigul”, and active parts of the keywords in the epic “Kuntug’mish” are studied. This article also provides information on the work carried out using the Sketch Engine corpus manager.

Source type: Journals
Years of coverage from 2022
inLibrary
Google Scholar
HAC
elibrary
doi
 
53-64
26

Downloads

Download data is not yet available.
To share
Unarova, D. (2025). Linguistic analysis based on the frequency dictionary of the epics "Malikai Ayyor", "Kuntug’mish", "Orzigul". Foreign Linguistics and Lingvodidactics, 3(1), 53–64. Retrieved from https://inlibrary.uz/index.php/foreign-linguistics/article/view/68337
Crossref
Сrossref
Scopus
Scopus

Abstract

       This article discusses the linguostatistical analysis based on the frequency dictionary of the epics “Malikayi ayyor”, “Kuntug’mish”, “Orzigul”. In addition, information is provided on the creation of a frequency dictionary based on the WordSmith Tool program and its capabilities. Issues such as the use of the “Keywords” function to help identify keywords in this corpus are studied. The most active words in the epic “Malikayi ayyor”, words with high frequency in the epic “Orzigul”, and active parts of the keywords in the epic “Kuntug’mish” are studied. This article also provides information on the work carried out using the Sketch Engine corpus manager.


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika –

Зарубежная лингвистика и
лингводидактика – Foreign

Linguistics and Linguodidactics

Journal home page:

https://inscience.uz/index.php/foreign-linguistics

Linguistic analysis based on the frequency dictionary of the
epics "Malikai Ayyor", "Kuntug‘mish", "Orzigul"

Dilafruz UNAROVA

1

Academic Lyceum of Samarkand State Foreign Language Institute

ARTICLE INFO

ABSTRACT

Article history:

Received November 2024

Received in revised form
10 December 2024
Accepted 25 December 2024

Available online
25 January 2025

This article discusses the linguostatistical analysis based on

the frequency dictionary of the epics "Malikayi ayyor",
"Kuntug‘mish", "Orzigul". In addition, information is provided on

the creation of a frequency dictionary based on the WordSmith

Tool program and its capabilities. Issues such as the use of the

“Keywords” function to help identify keywords in this corpus are

studied. The most active words in the epic "Malikayi ayyor",
words with high frequency in the epic "Orzigul", and active parts

of the keywords in the epic "Kuntug‘mish" are studied. This

article also provides information on the work carried out using

the Sketch Engine corpus manager.

2181-3701/© 2024 in Science LLC.
DOI:

https://doi.org/10.47689/2181-3701-vol3-iss1

/S

-pp53-64

This is an open-access article under the Attribution 4.0 International

(CC BY 4.0) license (

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ru

)

Keywords:

Interface of the corpus of the
epic poems "Malikayi ayor",
"Orzigul",

"Kuntugʼmish" created in the

Sketch Engine corpus
manager, size of the corpus
of the epic poems "Malikayi

ayor", "Orzigul",
"Kuntug‘mish" created in the
Sketch Engine corpus

manager, size of the corpus
of the epic poems "Malikayi
ayor", "Orzigul",
"Kuntug‘mish" created in the

corpus manager specially
created for Uzbek poetic
texts, active part of the

keywords of the epic poem
"Malikayi ayor", active part
of the keywords of the epic

poem "Kuntugʼmish",

active part of the keywords
of the epic poem "Orzigul".

1

Teacher, Academic Lyceum of Samarkand State Foreign Language Institute. E-mail: dilafruzunarova1@g.mail.com


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

54

“Malikai ayyor”, “Kuntug‘mish”, “Orzigul” dostonlari

chastotali lug‘ati asosida lingvostatistik tahlil

ANNOTATSIYA

Kalit so‘zlar:

Sketch Engine korpus

menejerida yaratilgan

“Malikayi ayyor”,

“Orzigul”,

“Kuntug‘mish” dostonlari

korpusi interfeysi,

Sketch Engine korpus

menejerida yaratilgan

“Malikayi ayyor”,

“Orzigul”,

“Kuntug‘mish” dostonlari

korpusi hajmi,

O‘zbek tili poetik matnlari

uchun maxsus yaratilgan

korpus menejerida

yaratilgan “Malikayi ayyor”,

“Orzigul”,

“Kuntug‘mish” dostonlari

korpusi hajmi,

“Malikayi ayyor” dostoni

kalit so‘zlari faol qismi,

“Kuntug‘mish” dostoni kalit

so‘zlari faol qismi,

“Orzigul” dostoni kalit

so‘zlari faol qismi.

Ushbu maqolada “Malikayi ayyor”, “Kuntug‘mish”, “Orzigul”

dostonlari chastotali lug‘ati asosida lingvostatistik tahlil

xususida fikr yuritilgan. Shunungdek, WordSmith Tool dasturi

asosida chastotali lug‘at yaratish hamda uning imkoniyatlari

to‘g‘risida ma’lumotlar berilgan. “Keywords” funksiyasi

yordamida mazkur korpusdagi kalit so‘zlarni aniqlashda yordam

berishi kabi masalalar o‘rganilgan. “Malikayi ayyor” dostonidagi

eng faol so‘zlar, “Orzigul” dostonidagi yuqori chastotaga ega

bo‘lgan so‘zlar, Kuntug‘mish” dostoni kalit so‘zlar faol qismlari

o‘rganilgan. Mazkur maqolada yana Sketch Engine korpus

menejeri yordamida amalga oshirilgan ishlar xususida

ma’lumotlar berilgan.

Лингвистический анализ на основе частотного словаря

эпосов «Маликай айёр», «Кунтугмиш», «Орзигуль»

АННОТАЦИЯ

Ключевые слова:

интерфейс корпуса эпосов

«Маликаи айёр»,

«Орзигул»,

«Кунтугмиш»,

созданный в корпусном

менеджере Sketch Engine;

объем корпуса эпосов

«Маликаи айёр»,

«Орзигул»,

«Кунтугмиш»,

созданный в корпусном

менеджере Sketch Engine;

объем корпуса эпосов

«Маликаи айёр»,

«Орзигул»,

«Кунтугмиш»,

созданный в специально

разработанном корпусном

менеджере для

поэтических текстов

узбекского языка,

В данной статье проводится лингвостатистический

анализ на основе частотного словаря эпосов «Маликайи

айёр»,

«Кунтугмиш»

и

«Орзигуль».

Кроме

того,

представлена информация о создании этого словаря с

использованием программы WordSmith Tool и её

возможностях. Рассматриваются такие вопросы, как роль

функции «Ключевые слова» в выявлении значимых лексем

в корпусе текстов. Проведён анализ наиболее активных

слов в эпосе «Маликайи айёр», слов с высокой частотностью

в эпосе «Орзигуль», а также ключевых элементов в эпосе

«Кунтугмиш». Дополнительно в статье представлено

описание работы, выполненной с использованием кейс-

менеджера Sketch Engine.




background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

55

активная часть ключевых

слов эпоса «Маликаи айёр»,

активная часть ключевых

слов эпоса «Кунтугмиш»,

активная часть ключевых

слов эпоса «Орзигул».

Ma’lum bir matn asosida chastotali lug‘at yaratish usul, metodika, an’ana va

dasturlarining ko‘plab turlari mavjud. Xuddi shunday chastotali tahlilni xalq dostonlari

matni ustida amalga oshirish mumkin. Buning uchun dastlab chastotali lug‘at

shakllantirish talab etiladi. Oldingi qismda WordSmith Tool dasturi yordamida chastotali

lug‘at yaratish va lingvostatistik tahlil olib borish, mazkur dasturiy vositaning

imkoniyatlari masalasiga to‘xtalgandik. Mazkur qismda Sketch Engine korpus menejeri

yordamida har bir doston matnining chastotali lug‘atini yaratish va shu asosda

lingvostatistik tahlil olib borish imkoniyatlari va samaradorligi haqida to‘xtalamiz.

Sketch Engine korpus menejeri yordamida yaxlit interfeysga ega bo‘lgan, ammo har

bir dostonning matniasosidagi alohida korpus shakllantirildi (Qarang: 1-rasm),

1-rasm. Sketch Engine korpus menejerida yaratilgan “Malikayi ayyor”,

“Orzigul”, “Kuntug‘mish” dostonlari korpusi interfeysi

1-rasmdan ko‘rinib turibdiki, har bir dostonning so‘z miqdori alohida ajratib

berilgan (Qarang: 1-jadval):

1-jadval.

Sketch Engine korpus menejerida yaratilgan “Malikayi ayyor”,

“Orzigul”, “Kuntug‘mish” dostonlari korpusi hajmi

Korpus nomi

Hajmi

“Malikayi ayyor” dostoni korpusi

50 697 token

“Orzigul” dostoni korpusi

27 270 token

“Kuntug‘mish” dostoni korpusi

31 290 token


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

56

O‘zbek tili poetik matnlari uchun maxsus yaratilgan korpus menejerida yaratilgan

chastotali lug‘atlarni hajmi quyidagicha (Qarang 2-jadval):

2-jadval.

O‘zbek tili poetik matnlari uchun maxsus yaratilgan korpus menejerida yaratilgan

“Malikayi ayyor”, “Orzigul”, “Kuntug‘mish” dostonlari korpusi hajmi

Korpus nomi

Hajmi

So‘zshakl soni

Unikal so‘zlar (lemma) soni

“Malikayi ayyor” dostoni korpusi

“Orzigul” dostoni korpusi

“Kuntug‘mish” dostoni korpusi

26212

7724


Sketch Engine korpus menejerida “Wordlist”, ya’ni so‘zshakllar ro‘yxati funksiyasida

barcha so‘zlar so‘rovi yaxshi natija bermadi: so‘zshakl emas, tokenlar ajratildi, tinish
belgilar, so‘zning ayrim qismlarini alohida so‘z sifatida tanidi. Demak, mazkur dasturiy
vositaning o‘zbek tilidagi so‘zlarni tanib olishidagi samaradorligi yuqori emas. Ammo bu
korpus menejerining “Wordlist” funksiyasida “so‘zning tugash shakli”, “so‘zning boshlanish
shakli”, “so‘zning tarkibida ma’lum qism shakli” so‘rovi orqali qiziqarli qidiruvlarni amalga
oshirish hamda yaxshi natijalar olish mumkin. Korpus menejerining mazkur funksiyasidan
uchala doston korpusidan qiyosiy tahlillar amalga oshiramiz.

“Keywords” funksiyasi esa mazkur korpusdagi kalit so‘zlarni aniqlashda yordam

beradi. Bunda korpus so‘zning yuqori chastotasiga tayanadi va 100 ta eng yuqori chastotali
so‘zni kalit so‘z sifatida ajratib oladi. Quyida har bir dostonning kalit so‘zlarini tahlil
qilamiz. “Malikayi ayyor” dostonida quyidagi so‘zlar yuqori chastotaga ega bo‘lib, kalit so‘z
sifatida ajratildi (Qarang: 3-jadval).

3-jadval.

“Malikayi ayyor” dostoni kalit so‘zlari faol qismi

So‘z

Frequency

(focus)

Frequency

(reference)

Relative

frequency

(focus)

Relative frequency

(reference)

Score

1

2

3

4

5

6

shoqalandar

202

0

2775,03027

0

2776,03

devlar

251

6

3448,18115

0,2442

2772,22

shozargar

131

0

1799,64832

0

1800,65

avazxon

141

11

1937,026

0,44769

1338,7

qalandar

246

40

3379,49219

1,62797

1286,35

devlarning

84

1

1153,97302

0,0407

1109,81

boymoq

76

0

1044,0708

0

1045,07

avazjon

97

7

1332,56396

0,28489

1037,88

qalandarlar

72

2

989,11969

0,0814

915,592

devning

69

2

947,90637

0,0814

877,481


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

57

beklar

129

27

1772,17273

1,09888

844,819

tillaqiz

60

0

824,26642

0

825,266

dev

121

29

1662,27063

1,18028

762,871

torkiston

55

0

755,57751

0

756,578

chambil

75

9

1030,33301

0,36629

754,84

merganlar

55

2

755,57751

0,0814

699,629

tulpor

78

21

1071,54626

0,85468

578,291

malikani

66

14

906,69305

0,56979

578,226

irko

39

2

535,77313

0,0814

496,369

kanizlar

37

1

508,29761

0,0407

489,38

juring

34

0

467,08429

0

468,084

3-jadvalda ko‘rinib turganidek, 2-3-4-5-6-ustunlardagi hisob kitoblar ma’lum bir

so‘zning qo‘llanish chastotasini hisoblash asosida avtomatik ravishda kalit so‘zlarni
aniqlashga yordam beradi. Shundan ma’lum bo‘ladiki, “Malikayi ayyor” dostonidagi eng
faol so‘zlardan 20 tasi quyidagi so‘zshakllardir:

Shoqalandar, devlar, devlarning, Shozargar,

Avazxon, Avazjon, qalandar, qalandarlar, boymoq, devning, beklar, tillaqiz, dev, Torkiston,
chambil, merganlar, tulpor, malikani, kanizlar

(100 ta kalit so‘zni to‘liq ko‘rish uchun 3-

ilovaga qarang).

“Kuntug‘mish” dostonida quyidagi so‘zlar yuqori chastotaga ega bo‘lib, kalit so‘z

sifatida ajratildi (Qarang: xx-jadval). Mazkur jadvalda xato so‘zlarni o‘zimiz ajratib
ko‘rsatamiz. Bu so‘zlarda xatolikning hosil bo‘lishi dasturning

o‘, g‘

harflarini tanimasligi

bilan bog‘liq.

4-jadval.

“Kuntug‘mish” dostoni kalit so‘zlari faol qismi

Item

Frequency

(focus)

Frequency

(reference)

Relative

frequency

(focus)

Relative

frequency

(reference)

Score

xolbeka

169

3

3739,10352

0,1221

3333,14

mohiboy

63

0

1393,86694

0

1394,87

Erkiboy

61

0

1349,61719

0

1350,62

xolbekaning

50

0

1106,24365

0

1107,24

azbarxo

32

0

707,99591

0

708,996

xolbekani

26

0

575,2467

0

576,247

kuntug

52

26

1150,49341

1,05818

559,472

zangar

24

0

530,99695

0

531,997

zamongul

21

0

464,62231

0

465,622

qaydin

21

1

464,62231

0,0407

447,413

bachchalar

20

0

442,49747

0

443,497

ichinda

24

5

530,99695

0,2035

442,043

alqissa

27

11

597,37158

0,44769

413,328

ikkovi

34

23

752,24567

0,93608

389,057


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

58

yingdan

17

0

376,12283

0

377,123

ayrildim

25

12

553,12183

0,48839

372,296

buvushim

16

0

353,99796

0

354,998

anda

38

36

840,74518

1,46517

341,455

dastingdan

16

1

353,99796

0,0407

341,115

jallodlar

16

1

353,99796

0,0407

341,115

xolbekaga

15

0

331,87308

0

332,873

aylanglar

15

0

331,87308

0

332,873

xolbekadan

15

0

331,87308

0

332,873

aylayin

15

1

331,87308

0,0407

319,855

raning

26

21

575,2467

0,85468

310,698

bachchag

15

2

331,87308

0,0814

307,817

Bu jadvalda avtomatik ravishda hosil bo‘lgan ro‘yxatni qo‘lda tahlil qilamiz.

4-jadvaldan ko‘rinib turibdiki, “Kuntug‘mish” dostonida eng faol so‘z yoki yuqori
chastotaga ega birliklar sifatida

Xolbeka, Xolbekaning, Xolbekani, Xolbekaga, Xolbekadan,

Kuntug‘mish, Mohiboy, Erkiboy, Zamongul

(shaxs nomlari)

, Zangar

(joy nomi)

kabi atoqli

otlar;

jallodlar, bachchalar, buvushim, dastingdan, azbarxo, ichinda

kabi turdosh otlar,

aylanglar, aylayin, ayrildim

kabi fe’llar;

anda, qaydin

olmoshlar;

alqissa, ikkovi

kabi boshqa

turkumga mansub so‘zlar yuqori chastotali so‘z, ya’ni kalit so‘zlardir (100 ta kalit so‘zni
to‘liq ko‘rish uchun xx-ilovaga qarang).

“Orzigul” dostonida quyidagi so‘zlar yuqori chastotaga ega bo‘lib, kalit so‘z sifatida

ajratildi (Qarang: 5-jadval).

5-jadval.

“Orzigul” dostoni kalit so‘zlari faol qismi

Item

Frequency

(focus)

Frequency

(reference)

Relative

frequency

(focus)

Relative frequency

(reference)

Score

orzigul

195

11

4915,30566

0,44769

3395,96

suvonxon

126

0

3176,04346

0

3177,04

suvon

98

16

2470,2561

0,65119

1496,65

orzigulning

49

0

1235,12805

0

1236,13

suvonning

48

0

1209,92139

0

1210,92

sultonxon

40

2

1008,26782

0,0814

933,299

suvonxonning

31

0

781,40753

0

782,408

ernazar

41

13

1033,47449

0,52909

676,53

orzigulga

25

0

630,16736

0

631,167

dilmurodni

25

0

630,16736

0

631,167

beklar

52

27

1310,74817

1,09888

624,976

olloyor

55

31

1386,36816

1,26167

613,425

orzigulni

24

0

604,96069

0

605,961

qoraxon

33

12

831,82092

0,48839

559,545

barnogul

21

0

529,34058

0

530,341


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

59

oqtosh

66

53

1663,64185

2,15706

527,276

qushqanot

20

0

504,13391

0

505,134

sultonim

18

2

453,72052

0,0814

420,493

oqtoshga

15

0

378,10043

0

379,1

oqtoshning

15

0

378,10043

0

379,1

suvonxonga

15

0

378,10043

0

379,1

olloyorning

19

8

478,92722

0,32559

362,047

olloyorni

14

0

352,89374

0

353,894

moma

14

0

352,89374

0

353,894

suvonxonni

14

0

352,89374

0

353,894

shoqalandar

12

0

302,48035

0

303,48

podshoga

16

9

403,30713

0,36629

295,915

suvonjon

12

1

302,48035

0,0407

291,612

dilmurodning

13

4

327,68704

0,1628

282,669

kanizlar

11

1

277,27365

0,0407

267,391

olloyorga

11

1

277,27365

0,0407

267,391

yoring

11

1

277,27365

0,0407

267,391

qushqanotning

10

0

252,06696

0

253,067

enasi

12

5

302,48035

0,2035

252,166

enajon

12

5

302,48035

0,2035

252,166

podshoning

25

38

630,16736

1,54657

247,85

orzi

10

1

252,06696

0,0407

243,17

boylab

15

15

378,10043

0,61049

235,395

kelgin

13

10

327,68704

0,40699

233,61

xosxona

9

0

226,86026

0

227,86

omonmi

9

0

226,86026

0

227,86

suvonni

9

0

226,86026

0

227,86

kelayin

9

1

226,86026

0,0407

218,949

podsho

67

170

1688,84851

6,91886

213,395

xosxonaga

8

0

201,65356

0

202,654

qochdi

14

23

352,89374

0,93608

182,789

eliga

13

20

327,68704

0,81398

181,196

yuzli

13

20

327,68704

0,81398

181,196

choshka

7

0

176,44687

0

177,447

omonoy

7

0

176,44687

0

177,447

dol

13

21

327,68704

0,85468

177,22

otini

20

48

504,13391

1,95356

171,025

dorga

11

18

277,27365

0,73259

160,612

otni

23

65

579,75397

2,64545

159,309

lashkar

17

42

428,51382

1,70937

158,529

berayin

7

3

176,44687

0,1221

158,139

oqqiz

7

3

176,44687

0,1221

158,139

qilayin

7

3

176,44687

0,1221

158,139

tillani

7

3

176,44687

0,1221

158,139

ketaverdi

8

7

201,65356

0,28489

157,72


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

60

olgin

8

7

201,65356

0,28489

157,72

omon-eson

10

15

252,06696

0,61049

157,137

beliga

12

23

302,48035

0,93608

156,75

otiga

13

27

327,68704

1,09888

156,601

otdan

13

27

327,68704

1,09888

156,601

Mazkur so‘zlarni turkumi va ma’noviy guruhiga ko‘ra quyidagicha tasniflash

mumkin (Qarang: 6-jadval). Jadvaldagi so‘zlar tahlilidan ma’lum bo‘ladiki, doston matnida
yuqori chastotali so‘zlar sifatida bosh qahramon nomlari ajratildi, shuningdek, sharsa
otlari orasidan eng yuqori chastoatga ega so‘z “ot” so‘zidir. Demak, asarda ot o‘ziga xos
badiiy yuk tashiydi. Bu kabi badiiy asarda detal darajasiga ko‘tarilgan prejmetlarni
statistik usulda aniqlash mumkin.

6-jadval.

“Orzigul” dostoni kalit so‘zlari leksik-grammatik guruhi

Shaxs/ joy nomi

Shaxs oti

Narsa oti

belgi

harakat

holat

Barnogul

Dilmurod

Dilmurod

Enajon

Olloyor

Oqqiz

Orzigul

Qoraxon

Qushqanot

Shoqalandar

Sultonxon

Suvonxon

Ernazar

Omonoy

Oqtosh

beklar

enasi

kanizlar

lashkar

moma

podsho

podshoga

podshoning

sultonim

yoring

beliga

dol

dorga

eliga

xosxona

xosxonaga

orzi

otdan

otiga

otini

otni

omon
tillani

yuzli

berayin

boylab

kelayin

kelgin

ketaverdi

olgin

qilayin
qochdi

choshka

omon-eson

Mazkur tahlilni Sketch Engine korpus menejeri yordamida amalga oshirdik. Quyida

mazkur uch doston matni uchun maxsus ishlab chiqilgan dasturda tayyorlangan chastotali
lug‘atdagi so‘zlarni tahlilga tortamiz.

“Kuntug‘mish” dostoni matni asasida shakllantirilgan alifboli chastotali lug‘atdan

ma’lum bo‘ladiki, mazkur asarda jami so‘zlar (so‘zshakl) soni: 26212, unikal
(takrorlanmas) so‘zlar 7724 tani tashkil etadi.

“Malikayi ayyor” dostoni matni asasida shakllantirilgan alifboli chastotali lug‘atdan

ma’lum bo‘ladiki, mazkur asarda jami so‘zlar (so‘zshakl) soni: 26212, unikal
(takrorlanmas) so‘zlar 7724 tani tashkil etadi.

“Orzigul” dostoni matni asasida shakllantirilgan alifboli chastotali lug‘atdan ma’lum

bo‘ladiki, mazkur asarda jami so‘zlar (so‘zshakl) soni: 26212, unikal (takrorlanmas) so‘zlar
7724 tani tashkil etadi.

Quyida mazkur dostonlardagi yuqori chastotali dastlabki 50 so‘zni keltiramiz va

ularning tarkibini solishtiramiz (Qarang: 7-jadval).


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

61

7-jadval.

O‘zbek tili poetik matnlari maxsus korpus menejeri vositasida yaratilgan “Malikayi

ayyor”, “Orzigul”, “Kuntug‘mish” dostonlari chastotali lug‘atlaridagi eng yuqori

chastotali so‘zlar

“Kuntug‘mish”

“Malikayi ayyor”

“Orzigul”

bir 477

deb 409

edi 247

shu 201

bilan 205

xolbeka 169

bo‘lib 170

bu 174

olib 166

ham 165
qilib 130

ikki 179

kelib 101

men 121

to‘ra 95

aytdi 101

dedi 99

so‘z 95

bo‘ldi 109

ekan 87

bor 75

xolbekaning 50

berdi 77

endi 69

har 88

shahzoda 57

yo‘q 83

qarab 70

bo‘lsa 61

yo‘l 52

borib 62
mard 51

oyim 42

to‘ram 30

hech 45

ko‘p 67

mening 55

bo‘lsin 38

chiqib 54

podsho 58

qoldi 51

turibdi 42

kelgan 32

ketdi 51
meni 49

sen 57

bu 731

bir 524

deb 478

bo‘lib 457

bilan 360

ham 287

qalandar 246

dedi 211

olib 236

qilib 248

aytdi 133

endi 281
men 168

qarab 165

shunda 175

edi 172

avaz 129

avazxon 140

ekan 127

sen 141

so‘zni 116

ko‘rib 159

malika 149

bo‘ldi 155

bo‘lsa 134

avazjon 97

bor 108
har 152

kelib 127

borib 120

qoldi 139

devlar 251

ko‘p 172

so‘z 99

shu 125

mening 124

dev 123

birga 112

ketdi 109

shunday 114

turibdi 84

yo‘l 108

eshitib 73

chambil 81

go‘ro‘g‘li 93

berdi 100

bir 418

dedi 269

deb 262

bu 218

men 211

orzigul 195

bilan 167

so‘z 153

shunda 132

suvonxon 126

shu 119

qarab 116

olib 114

ham 110
endi 104

suvon 98

bo‘ldi 87

bo‘lib 86

ekan 77

kelib 77

edi 71

uch 70

kun 69

qilib 69

mening 68
podsho 68

bo‘lsa 67

menga 67

keldi 66

oqtosh 66

borib 63

ikki 63

ot 59

bor 58

qirq 57

olloyor 55

bo‘lsin 54

bolam 54

har 54

va 54

ko‘p 53

beklar 52

sen 51

orzigulning 49

hech 48

qildi 48


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

62

sening 32

kun 49

ne 37

odam 45

senga 38

shoqalandar 202

shozargar 134

aytib 75

yo‘q 79

suvonning 48

bobo 47

qoshiga 47

dilmurod 46

E’tibor qaratilsa, uch doston matnida ham eng yuqori chastotali so‘zlar olmosh, son,

ko‘makchi, bog‘lovchi, dedi, deb kabi fe’l turkumiga mansub so‘zlar tashkil etadi. Bu kabi
so‘zlar yuqori chastotaga ega bo‘lsa-da, asar matning semantik yadrosini tashkil etmaydi
va asar uchun ahamiyatga ega bo‘lgan, poetik yuk tashiydigan so‘zlar sanalmaydi. Demak,
faqat chastotali lug‘atning o‘zi asar matnidagi lingvopoetik bo‘yoqdorlikka ega so‘zlarni
ajratib olishga asos bo‘lolmaydi, shakllantirilgan chastotali lug‘at yana bir bosqichli
tahlildan o‘tishi lozim. Quyida uch dostonning yuqori chastotali so‘zlari ichidan har bir asar
uchun ahamiyatli uchun ahamiyatli bo‘lgan so‘zlarni qo‘lda ajratib olamiz hamda ularni
leksik-grammatik jihatdan guruhlashtiramiz.

8-jadval.

“Malikayi ayyor”, “Orzigul”, “Kuntug‘mish” dostonlari chastotali lug‘atlaridagi

yuqori chastotali so‘zlarning leksik-grammatik tasnifi

Leksik-grammatik guruh

“Kuntug‘mish”

“Malikayi ayyor”

“Orzigul”

Atoqli ot (shaxs nomi)

Xolbeka 169

Xolbekaning 50

Avaz 129

Avazxon 140

Avazjon 97

Go‘ro‘g‘li 93

Shoqalandar 202

Shozargar 134

Orzigul 195

Suvonxon 126

Suvon 98

Olloyor 55

Orzigulning 49

Suvonning 48

Dilmurod 46

Atoqli ot (joy nomi)

Chambil 81

Oqtosh 66

Shaxs oti

podsho 58

to‘ram 30

oyim 42

odam 45

to‘ra 95

shahzoda 57

qalandar 246

malika 149

bobo 47

podsho 68

beklar 52

bolam 54

Narsa oti

so‘z 95

yo‘l 52

kun 49

so‘zni 116

yo‘l 108

so‘z 99

so‘z 153

kun 69

ot 59

qoshiga 47

Mavhum ot

devlar 251

dev 123

belgi

mard 51

miqdor

ikki 179

ko‘p 67

bir 524

ko‘p 172

bir 418

uch 70

ikki 63

qirq 57

ko‘p 53

payt

endi 69

endi 281

endi 104

holat

birga 112


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

63

harakat

bo‘lib 170

olib 166

qilib 130

kelib 101

aytdi 101

dedi 99

bo‘ldi 109

ekan 87

berdi 77

qarab 70

bo‘lsa 61

borib 62

bo‘lsin 38

chiqib 54

qoldi 51

turibdi 42

kelgan 32

ketdi 51

deb 478

bo‘lib 457

dedi 211

olib 236

qilib 248

aytdi 133

qarab 165

edi 172

ko‘rib 159

bo‘ldi 155

bo‘lsa 134

kelib 127

borib 120

qoldi 139

ketdi 109

turibdi 84

eshitib 73

berdi 100

aytib 75

dedi 269

deb 262

qarab 116

olib 114

bo‘ldi 87
bo‘lib 86

ekan 77
kelib 77

edi 71

qilib 69

bo‘lsa 67

borib 63

keldi 66

bo‘lsin 54

qildi 48

olmosh

bu 174

men 121

har 88

hech 45

mening 55

meni 49

sen 57

sening 32

ne 37

senga 38

bu 731

men 168

shunda 175

sen 141

har 152

shu 125

mening 124

shunday 114

bu 218

men 211

shunda 132

shu 119

ham 110

mening 68

menga 67

har 54

sen 51

hech 48

Yordamchi so‘zlar

ham 165

bor 75

yo‘q 83

bilan 360

ham 287

ekan 127

bor 108

yo‘q 79

bilan 167

bor 58

va 54


8-jadvaldan ko‘rinib turibdiki, har bir doston matnida leksik-grammatik

xususiyatiga ko‘ra yuqori chastotali so‘zlarning miqdori har xil. xx-jadvaldagi
ma’lumotlarga tayanib quyidagi xulosalarga kelish mumkin:

birinchidan

, barcha dostonlarda ham asar qahramonlari bir xil chastotaga ega emas:

ayrim dostonlarda qahramonlar ko‘p tilga olinsa, ayrimlarining qo‘llanish chastotasi
yuqori emas;

ikkinchidan

, asardagi joy nomlari boshqa so‘zlarga nisbatan qo‘p qo‘llanilmaydi;

uchinchidan

, barcha dostonlarning matnida fe’l turkumiga oid ‒ harkatni bildiruvchi

so‘zlar faol qo‘llanadi;

to‘rtinchidan

, qo‘llanilishchatotasining yuqoriligi bilan fe’ldan keyingi o‘rinda

turuvchi turkum olmoshdir;

beshinchidan, payt, holat, miqdor, belgi

ma’nolarini bildiruvchi so‘zlar quyi

chastotaga ega.


background image

Xorijiy lingvistika va lingvodidaktika – Зарубежная лингвистика

и лингводидактика – Foreign Linguistics and Linguodidactics

Special Issue – 1 (2025) / ISSN 2181-3701

64

FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO‘YXATI:

1.

Xamrayeva Sh. Til korpusining leksikografik ahamiyati // O‗zMU, – Toshkent,

2017.

2.

Rahimov A. Kompyuter lingvistikasi asoslari. – T., 2011

3.

Недовшина Е.В. Программа для работы с корпусами текстов: обзор

основных корпусных менеджеров. Работа с системой DDC // Языковая инженерия:
в поиске смыслов. (электронный ресурс).

4.

Захаров В.П. Корпусная лингвистика. Учебно-методическое пособие. – СПб:

БИ, 2005. – С. 48.

5.

Плунгян В. Зачем мы делаем корпусы? // www.ruscorpora.ru

References

Xamrayeva Sh. Til korpusining leksikografik ahamiyati // O‗zMU, - Toshkent, 2017.

Rahimov A. Kompyuter lingvistikasi asoslari. – T., 2011

Недовшина Е.В. Программа для работы с корпусами текстов: обзор основных корпусных менеджеров. Работа с системой DDC // Языковая инженерия: в поиске смыслов. (электронный ресурс).

Захаров В.П. Корпусная лингвистика. Учебно-методическое пособие. – СПб: БИ, 2005. – С. 48.

Плунгян В. Зачем мы делаем корпусы? // www.ruscorpora.ru