181
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 11
ZAMONAVIY TILSHUNOSLIKNING DOLZARB MUAMMOLARI
Cho‘liyeva Ohista Jasur qizi
Qarshi Xalqaro Universiteti,
Muhandislik va pedagogika fakulteti,
O‘zbek tili yo‘nalishi, 2-bosqich talabasi.
Murojaat uchun: Tel: +998 (50) 076 21 04
E-mail:
ohistacholiyeva2@gmail.com
https://doi.org/10.5281/zenodo.17559755
Annotatsiya.
Zamonaviy tilshunoslikning eng ilg‘or yo‘nalishlaridan biri hisoblangan
tabiiy tillarni qayta ishlash (NLP-Natural Language Processing) texnologiyasi inson nutqini
kompyuter orqali tahlil qilish, tushunish va hosil qilish jarayonlarini o‘z ichiga oladi. Ushbu
texnologiya orqali kompyuterlar matn, so‘z va so‘z birikmalari o‘rtasidagi murakkab semantik
va sintaktik aloqalarni aniqlay oladi. NLP zamonaviy tarjima tizimlari, ovozli yordamchilar,
chatbotlar, matn tahlili va avtomatik xulosa chiqarish kabi ko‘plab sohalarda qo‘llanilmoqda.
Biroq, ushbu yo‘nalishda semantik noaniqlik (ambiguity), ironiya va sarkazmni aniqlash,
ma’lumotlardagi tarafkashlik (bias) hamda model interpretatsiyasi kabi muhim ilmiy va amaliy
muammolar mavjud. Maqolada ana shu muammolarning mazmuni yoritilib, ularni bartaraf etish
uchun zamonaviy neyron tarmoqlar, katta til modellari va korpus tahlili asosida ishlab chiqilgan
yechimlar tahlil qilinadi.
Shuningdek, NLP tizimlarining lingvistik, psixolingvistik va kognitiv jihatlari ham ko‘rib
chiqilib, ularning inson tafakkurini modellashtirishdagi o‘rni ilmiy jihatdan asoslab berilgan.
Kalit so‘zlar
: NLP, sun’iy intellekt, sistema, model, noaniqlik (ambiguity), ironiya, bias,
interpretatsiya, korpus, semantika, neyron tarmoq.
CURRENT PROBLEMS OF MODERN LINGUISTICS
Abstract.
Modern linguistics increasingly relies on Natural Language Processing (NLP)
— a rapidly developing branch of artificial intelligence that enables computers to analyze,
understand, and generate human language. NLP systems aim to capture complex semantic and
syntactic relationships between words and sentences, allowing for tasks such as machine
translation, sentiment analysis, question answering, and text summarization.
However, the field still faces serious challenges, including semantic ambiguity,
recognition of irony and sarcasm, bias in training data, and lack of model interpretability. This
article explores these challenges in depth and discusses potential solutions based on deep neural
networks, large language models (LLMs), and corpus-based approaches.
Furthermore, the study highlights the linguistic, psycholinguistic, and cognitive aspects
of NLP, emphasizing its role in modeling human reasoning and understanding language
meaning.
Keywords:
NLP, artificial intelligence, system, model, ambiguity, irony, bias,
interpretability, corpus, semantics, neural network.
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ ЛИНГВИСТИКИ
Аннотация.
Современная лингвистика активно использует технологии обработки
естественного
языка
(NLPNatural-Language
Processing),
которые
позволяют
компьютерам анализировать, понимать и генерировать человеческую речь. Эти
системы направлены на выявление сложных семантических и синтаксических связей
между словами и предложениями, что делает возможным автоматический перевод,
анализ текста, создание чат-ботов и интеллектуальных систем. Тем не менее, в
области NLP остаются значительные проблемы, такие как семантическая
182
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 11
неоднозначность, распознавание иронии и сарказма, предвзятость данных (bias) и
интерпретация моделей. В данной статье рассматриваются указанные проблемы и
предлагаются современные решения, основанные на нейронных сетях, больших языковых
моделях и корпусном анализе.
Также анализируются лингвистические, психолингвистические и когнитивные
аспекты NLP, раскрывающие его значение в моделировании человеческого мышления и
понимания смысла языка.
Ключевые
слова:
NLP,
искусственный интеллект, система, модель,
неоднозначность, ирония, bias, интерпретация, корпус, семантика, нейронная сеть.
KIRISH
Til nafaqat aloqa vositasi, balki inson tafakkurining, millatning ruhiyati va madaniy
merosining eng muhim ko‘zgusidir. U insoniyatning ijtimoiy mohiyatini anglash, fikrni ifodalash,
his-tuyg‘ularni yetkazish va jamiyatda o‘zaro muloqotni ta’minlashning eng asosiy vositasi
sifatida xizmat qiladi. Til orqali inson o‘z ichki dunyosini namoyon etadi, dunyoni qanday idrok
etishini, uni qanday talqin qilishini ko‘rsatadi. Shu bois tilni o‘rganish, uning shakllanishi, rivoji
va qo‘llanilish jarayonlarini tahlil qilish nafaqat lingvistik, balki falsafiy va ijtimoiy ahamiyatga
ham ega. Har qanday xalqning asrlar davomida to‘plagan hayotiy tajribasi, tarixiy xotirasi, urf-
odatlari, an’analari va dunyoqarashi avloddan-avlodga til orqali uzatiladi. Til bu jihatdan
madaniy-tarixiy merosni saqlovchi hamda uni yangi avlodlarga yetkazuvchi vosita sifatida
qadrlanadi. Shuningdek, til millatning o‘zligini belgilovchi, uning ijtimoiy ongini
shakllantiruvchi, jamiyatning ma’naviy birligini mustahkamlovchi muhim omildir.Bugungi
globallashuv jarayonida tillarning o‘zaro ta’siri kuchayib, insoniyat axborot almashinuvi va
raqamli kommunikatsiya orqali yangi bosqichga o‘tmoqda. Shu nuqtai nazardan, til va
texnologiyaning o‘zaro uyg‘unligi masalasi dolzarb ahamiyat kasb etmoqda. Ayniqsa,
zamonaviy tilshunoslik (Natural Language Processing – NLP) texnologiyasi inson tili va
tafakkurini sun’iy intellekt orqali tahlil qilish, tushunish hamda modellashtirish imkonini
bermoqda. Bu esa tilshunoslik fanini yangi ilmiy bosqichga olib chiqmoqda.
ASOSIY QISM
Til ma’nosini tushuntirishdagi muammolar
Zamonaviy tilshunoslikning eng dolzarb muammolaridan biri -bu uchastkunlik
(ambiguity) va ironiya kabi holatlarni tahlil qilish bilan bog‘liq masalalardir. Bunday holatlar
tilda so‘z va iboralarning bir nechta ma’noga ega bo‘lishiga sabab bo‘ladi. Shu tufayli Natural
Language Processing (NLP) tizimlari matnning to‘g‘ri ma’nosini aniqlashda, kontekstni
anglashda va semantik tahlilni amalga oshirishda qiyinchiliklarga duch keladi. Masalan, bitta
so‘z turli vaziyatlarda boshqa-boshqa ma’nolarni anglatishi mumkin. Bu esa modelning semantik
moslashuvchanligini talab etadi [1, 496-b].
Yuqori darajada o‘zlashtirilgan til va kontekstni anglash
NLP modellarini o‘zlashtirish oson emas. Chunki har bir ma’lumot sohasi, mavzu va
kontekst o‘ziga xos semantik xususiyatlarga ega. Modelni har xil tildagi, madaniy kontekstdagi
yoki terminologik sohalardagi matnlarga moslashtirish ko‘p darajali o‘rganish tizimini talab
etadi. Shu bois, NLP tizimlarida transfer learning, fine-tuning kabi yondashuvlar keng
qo‘llanilmoqda.
183
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 11
So‘zlar o‘rtasidagi munosabatlar
Tilning semantik tizimini tushunishda so‘zlar o‘rtasidagi sintaktik va semantik
munosabatlar muhim o‘rin tutadi. Biror so‘zning ma’nosi uning kontekstdagi o‘rni, atrofidagi
so‘zlar bilan munosabati va umumiy mavzuga bog‘liqligiga qarab o‘zgaradi. NLP tizimlarida bu
jarayon embedding (so‘zlarni raqamli fazoda ifodalash) va semantic network (ma’no tarmoqlari)
orqali amalga oshiriladi. Ammo hali ham kontekstni chuqur tahlil qilishda inson tafakkuriga xos
elastiklik yetishmaydi.
Badiiy til va estetik ifoda
Badiiy matnlar, so‘z san’ati va metaforalar NLP tizimlari uchun alohida sinov
maydonidir. Chunki ironik, badiiy yoki metaforik ifodalar literal ma’nodan chetga chiqadi.
Natijada modellar so‘zning yuzaki ma’nosini emas, balki ichki ma’no (subtext) va estetik
niyatni anglashni o‘rganishi kerak bo‘ladi. Bu yo‘nalishda deep semantic learning va pragmatik
tahlil metodlari tatbiq qilinmoqda.
Ma’lumotlar va amaliy materiallar yetishmasligi
NLP modellarining aniqligi ko‘p hollarda ma’lumotlar sifati va hajmiga bog‘liq. Ammo
o‘zbek tili kabi resursi cheklangan tillarda amaliy materiallar va korpuslar yetarli emas. Shu bois,
milliy til korpuslarini yaratish, data augmentation usullaridan foydalanish va open datasetlar
bilan ishlash zaruriy ehtiyojga aylangan. Bu nafaqat ilmiy, balki texnologik infratuzilmani ham
rivojlantiradi.
Madaniyat va ijtimoiy kontekstga bog‘liqlik
Til madaniyatning ajralmas qismi. Shu sababli NLP modellarini ishlab chiqishda madaniy
kontekst, so‘zlashuv uslubi, dialekt va lahjalarni inobatga olish zarur. Aks holda, model ma’noni
noto‘g‘ri talqin qilish yoki konnotatsiyani yo‘qotish xavfini tug‘diradi [4, 220-b]. Masalan,
o‘zbek tilidagi “ko‘ngil” so‘zi inglizcha “heart” yoki “mood” bilan to‘liq mos kelmaydi, bu esa
semantik tarjimada muammolar keltirib chiqaradi.
Bias va adolat muammolari
NLP tizimlari jamiyatdan olingan ma’lumotlarga asoslangan holda o‘rganadi. Shu sababli
ular bias (tendenziya) yoki adolat muammolariga duch keladi. Masalan, jins, millat yoki ijtimoiy
mavqe bilan bog‘liq stereotiplar model natijalariga ta’sir ko‘rsatishi mumkin. Bu muammolarni
kamaytirish uchun etika va AI adolat tizimlarini joriy etish zarur.
Hujjatlar, interpretatsiya va baholash
Zamonaviy
NLP
modellarining
natijalarini
baholashda
aniqlik,
izohlanish
(interpretability) va moslik (relevance) mezonlari muhim hisoblanadi. Shu sababli ilmiy sohada
benchmark datasetlar, evaluation metrics (BLEU, ROUGE, F1-score) kabi tizimlar
qo‘llanilmoqda. Biroq ularning har biri tilning chuqur semantik jihatlarini to‘liq aks ettira
olmaydi [3, 16-b].
Amaliyot va real muhitda ishlash
NLP modellarining nazariy ishlanmalari amaliyotda to‘liq qo‘llanishi uchun ular real
ma’lumotlar muhiti (on-premises)da sinovdan o‘tkazilishi lozim. Shunda modelning texnik va
semantik xatti-harakati aniqlanadi. Amaliyotga tatbiq etish orqali modelni foydalanuvchining
ehtiyojlariga moslashtirish imkoniyati paydo bo‘ladi.
Maxfiylik va axborot xavfsizligi
Sun’iy intellekt tizimlarining asosiy muammolaridan biri shaxsiy ma’lumotlarning
himoyasidir.
184
ResearchBib IF - 11.01, ISSN: 3030-3753, Volume 2 Issue 11
NLP modellarini ishlab chiqishda ma’lumotlarni himoya qilish, maxfiylikni ta’minlash va
etik me’yorlarga rioya etish muhim. Aks holda, texnologiya jamiyatda ishonchsizlik keltirib
chiqarishi mumkin.
XULOSA
Tabiiy tillarni qayta ishlash (NLP) sohasida olib borilayotgan tadqiqotlar bugungi kunda
nafaqat lingvistik tahlil, balki inson tafakkurini raqamli ko‘rinishda aks ettirishga ham xizmat
qilmoqda. Ushbu yo‘nalishda ilgari surilayotgan model va tizimlar orqali so‘z, gap va matn
darajasidagi ma’no, kontekst hamda sintaktik bog‘lanishlarni chuqur tahlil qilish imkoniyati
yaratilmoqda.Shu nuqtai nazardan, NLP sohasidagi muammolar so‘zning ko‘p ma’noliligi
(ambiguity), madaniy ironiya, kontekstni to‘g‘ri talqin etish, shuningdek, ma’lumotlardagi bias
(tengsizlik yoki noto‘g‘ri yo‘naltirilgan ma’lumot) kabi omillar ilmiy yechimni talab etuvchi
dolzarb masalalardir. Mazkur maqolada ushbu muammolarga yechim sifatida ilg‘or modellarni
yaratish, til korpuslarini to‘liqroq shakllantirish va sun’iy intellekt tizimlarida interpretatsiya
mexanizmlarini takomillashtirish zarurligi ko‘rsatib o‘tildi.Xulosa o‘rnida aytish mumkinki, bu
yondashuvlar har bir tilshunoslik loyihasi uchun nafaqat nazariy, balki amaliy jihatdan ham
muhim ahamiyat kasb etadi. Ular tilni yanada chuqurroq o‘rganish, inson-mashina muloqotini
tabiiylashtirish va turli tillar o‘rtasida semantik uyg‘unlikni ta’minlash yo‘lida mustahkam
poydevor bo‘lib xizmat qiladi. Mazkur ishda ko‘tarilgan masalalar esa, zamonaviy lingvistika va
sun’iy intellekt kesishgan nuqtasida yangi tadqiqotlar olib borish uchun asos bo‘la oladi.
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR:
1.
Birney, M. E., Rabinovich, A., & Morton, T. A. (2020). Siz qayerdansiz? Buyuk
Britaniyada nonnativ so‘zlovchilarning tasavvurlari bo‘yicha aksessuar kuchi va milliylik
holatining kesishganligini tekshirish. Til va ijtimoiy psixologiya jurnali, 39(4), 495–
515.https://doi.org/10.1177/0261927X20932628
2.
Blok, D., & Korona, V. (2016). Til va shaxsni o‘rganishda kesishish. S. Preece (tahr.) Til
va shaxsni o‘rganish bo‘yicha Routledge qo‘llanmasi (pp. 533–548). Routledge.
3.
Giles, H., & Rakić, T. (2014). Tilga bo‘lgan munosabat: Ijtimoiy determinantlar va til
variatsiyasining oqibatlari. T. Holtgraves (tahr.), Oksford tili va ijtimoiy psixologiya
qo‘llanmasi (pp. 11–26). Oxford University Press.
4.
Gluszek, A., & Dovidio, J. F. (2010). Gapirish yo‘li: Aloqada nonnativ aksentlarning
stigmasi to‘g‘risida ijtimoiy psixologik nuqtai nazar. Shaxs va ijtimoiy psixologiya ko‘rib
chiqish, 14(2), 214–237. https://doi.org/10.1177/1088868309359288
