23
YANGI O'ZBEKISTON ILMIY
TADQIQOTLAR JURNALI
www.in-academy.uz
1-JILD, 13-SON (YOʻITJ)
TABIIY TILNI QAYTA ISHLASH (NLP) VA JAVOBLAR
YARATISHNI INTEGRATSIYA QILISH
Umarov Bekzod Azizovich
Farg‘ona davlat universiteti amaliy matematika va informatika
kafedrasi o‘qituvchisi
ubaumarov@mail.ru
Mamatojiyeva Umidaxon Muxtorjon qizi
Farg‘ona davlat universiteti talabasi
mamatojiyeva05@gmail.com
https://doi.org/10.5281/zenodo.14203463
ARTICLE INFO
ABSTRACT
Qabul qilindi: 9-noyabr 2024 yil
Ma’qullandi: 19-noyabr 2024 yil
Nashr qilindi: 21-noyabr 2024 yil
Mashinalarni o‘rganish (ML) va tabiiy tilni qayta
ishlash (NLP) sun’iy intellektning asosiy tarmoqlaridan
bo‘lib, inson tilini tushunish va qayta ishlashda katta
ahamiyatga ega. NLP texnologiyalarini javoblar
yaratish tizimlari bilan integratsiya qilish orqali
foydalanuvchilarga tezkor va aniq javoblar berish
imkoniyati yaratiladi. Ushbu maqolada NLP ning
mashinalarni o‘rganish bilan bog‘liq asosiy bosqichlari,
javob yaratish texnologiyalari va ularning amaliy
qo‘llanilish sohalari ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, NLP
va javob yaratish texnologiyalarining kelajakdagi
rivojlanish yo‘nalishlari ham tahlil qilinadi.
KEY WORDS
mashinalarni
o‘rganish,
tabiiy tilni qayta ishlash, javob
yaratish, chat-botlar, BERT, GPT
modellar, kontekstual tahlil.
Mashinalarni o‘rganish (ML)
— bu algoritmlar yordamida kompyuterlarning tajriba asosida
o‘zini takomillashtirishi va yangi vazifalarni bajarish uchun o‘rganish imkonini beruvchi
texnologiya.
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP)
— bu kompyuterlar va mashinalarga inson tilini tushunish,
izohlash, manipulyatsiya qilish va muloqot qilish imkonini beradigan sun’iy intellektning (SI),
xususan, mashinani o‘rganish (ML) turi. Bugungi kunda NLP texnologiyalari mashinalarni
o‘rganish (ML) va chuqur o‘rganish (DL) metodlari bilan uyg‘unlashgan holda chat-botlar,
ovozli yordamchilar va boshqa interaktiv tizimlarda qo‘llaniladi. Ushbu jarayonlar algoritmlar,
mashina o‘rganish (ML) va chuqur o‘rganish (DL) asosida amalga oshiriladi. Ayniqsa, javoblar
yaratish (answer generation) texnologiyalari bilan NLP ni integratsiya qilish
foydalanuvchilarga samarali va o‘ziga xos tajriba yaratadi.
Tizimlar va kompyuterlar odamlar bilan muloqotni to‘g‘ri taqlid qila olishining asosiy
sabablaridan biri audio, matn, ijtimoiy media suhbatlari, videolar, elektron pochta xabarlari va
boshqalar ko‘rinishidagi ma‘lumotlarning ko‘pligidir. Ehtiyotkorlik bilan sintaksisni ishlab
chiqish modellarga insoniy muloqotning kinoya, omonimlar, hazil va boshqalarni aniq
tushunishga imkon berdi.
№
NLP ning eng asosiy ilovalari
1
Haqiqiy vaqtda til tarjimasi
2
Elektron pochta xizmatlaridagi spam filtrlari
3
Ovozli yordamchilar va chatbotlar
24
YANGI O'ZBEKISTON ILMIY
TADQIQOTLAR JURNALI
www.in-academy.uz
1-JILD, 13-SON (YOʻITJ)
4
Matnni umumlashtirish
5
Avtomatik tuzatish funktsiyalari
6
Hissiyotlarni tahlil qilish va boshqalar
Integratsiya qilish jarayonida NLP va javoblar yaratish texnologiyalari mashinalarni o‘rganish
metodlari yordamida foydalanuvchi so‘rovlarini qayta ishlash, to‘g‘ri javoblar ishlab chiqish
va kontekstual aloqalarni tahlil qilishni amalga oshiradi. NLP tizimlarining samaradorligini
oshirish uchun asosan neyron tarmoqlari va transformer modellaridan foydalaniladi. BERT va
GPT kabi ilg‘or modellar NLP va mashinalarni o‘rganish jarayonlarini yangicha darajaga olib
chiqmoqda.
Mashinalarni o‘rganish va NLP texnologiyalarining integratsiyasi asosan quyidagi
bosqichlardan iborat bo‘ladi:
Ma‘lumotlarni yig‘ish va tayyorlash
– mashinalarni o‘rganishning dastlabki bosqichida
katta hajmdagi matnlar va ma‘lumotlar yig‘iladi va ular modelni o‘rgatish uchun tayyorlanadi.
Ma‘lumotlar to‘g‘ri, aniq va har xil turdagi manbalardan olingan bo‘lishi lozim.
Tokenizatsiya va xususiyatlarni ajratish
– NLP jarayonining tokenizatsiya bosqichida matn
kichik qismlarga bo‘linadi (so‘zlar, iboralar). Mashinalarni o‘rganishda bu jarayon
xususiyatlarni ajratish uchun qo‘llaniladi, ya‘ni tizim ma‘lumotlardan foydalanuvchining
savollariga javob bera olish uchun kerakli xususiyatlarni o‘rganadi.
Modelni o‘qitish
– Mashinalarni o‘rganish algoritmlari yordamida o‘rgatish jarayoni amalga
oshiriladi. Bu bosqichda model turli xil ma‘lumotlardan o‘rganib, so‘rovlar va javoblar
orasidagi aloqalarni aniqlaydi. Neural Networks, Deep Learning va Supervised Learning
usullari keng qo‘llaniladi.
Mashinalarni o‘rganish texnologiyalarining javob yaratish jarayonida integratsiyasi quyidagi
usullarni o‘z ichiga oladi:
№
Integratsiya usuli
Tavsifi
Misollar va modellar
1
Neyron tarmoqlar
Ketma-ketlikni tahlil qilish va
bog‘lanishni aniqlash uchun
ishlatiladi.
RNN, LSTM
2
Transformer
modellari
Kontekstni chuqur tushunish va
tabiiy javoblar yaratish uchun
ishlatiladi.
BERT, GPT (GPT-3,
GPT-4)
3
Korpus va bilim
bazalari bilan ishlash
Katta hajmdagi ma‘lumotlardan
kontekstual javoblar yaratadi.
Ma‘lumotlar
korpusi, bilim
bazalari
4
Semantik tahlil
Matnning haqiqiy ma‘nosini va
kontekstual bog‘lanishni aniqlashga
yordam beradi.
Ontologiyalar,
kontekstual tahlil
modullari
5
Tilni modellashtirish
Kelgusi so‘zlarni kontekst asosida
bashorat qilib, javoblarni yaratadi.
Language Modeling
(GPT, BERT)
6
O‘z-o‘zidan o‘rganish
(Self-supervised
Learning)
Belgilanmagan ma‘lumotlardan
o‘rganishni ta‘minlaydi va
modellarni takomillashtiradi.
OpenAI GPT
modellarining
oldindan o‘qitilishi
Mashinalarni o‘rganish va NLP texnologiyalarining integratsiyasi quyidagi amaliy qo‘llanilish
sohalarida samarali ishlatiladi:
25
YANGI O'ZBEKISTON ILMIY
TADQIQOTLAR JURNALI
www.in-academy.uz
1-JILD, 13-SON (YOʻITJ)
№
Amaliy
qo‘llanilish
sohasi
Tavsifi
Misollar
1
Chatbotlar
Foydalanuvchilarning savollariga
tezkor va intuitiv javob beruvchi
virtual suhbat tizimlari.
OpenAI ChatGPT, Google
Assistant, Amazon Alexa
2
Mijozlarga
xizmat
ko‘rsatish
Foydalanuvchilar bilan muloqot
jarayonlarini avtomatlashtirish va
samaradorlikni oshirish.
Amazon mijozlarga
xizmat ko‘rsatish botlari,
Bank of America botlari
3
Ovozli
yordamchilar
Foydalanuvchilar bilan ovoz orqali
muloqot qilish va ularga kerakli
ma‘lumotni taqdim etish.
Siri, Google Assistant,
Cortana
4
Til tarjimasi
Matnlarni real vaqtda bir tiladan
boshqasiga tarjima qilish.
Google Translate, DeepL
Translator
5
Hujjatlarni
avtomatik
tahlili
Matnlarni tahlil qilish,
umumlashtirish va tasniflash
jarayonlarini tezlashtirish.
Elektron pochta
tasniflash tizimlari, matn
umumlashtirish
algoritmlari
6
Tibbiyot
tizimlari
Tibbiy ma‘lumotlarni tahlil qilish va
diagnostika uchun yordam beruvchi
tizimlar.
IBM Watson Health,
klinik hujjatlarni qayta
ishlash
7
Ma‘lumot
qidirish
tizimlari
Foydalanuvchilarning so‘rovlariga
mos aniq javoblar topish.
Search engine NLP
tizimlari (Google, Bing)
8
Ta‘lim tizimlari
Foydalanuvchilarga moslashtirilgan
darslar yoki bilim o‘rganish bo‘yicha
yordamchi tizimlar.
Duolingo, Khan Academy
AI yordamchilari
Kelajakda NLP va mashinalarni o‘rganish texnologiyalarining integratsiyasi yana rivojlanadi.
Boshqa tildagi matnlar, rasmlar va ovozli ma‘lumotlarni birgalikda tahlil qilish imkoniyatlari
paydo bo‘ladi, bu esa tizimlarning samaradorligini oshiradi. Shuningdek, hissiyotlarni
aniqlash, kontekstual tahlil va multimodal o‘qitish kabi yo‘nalishlar o‘sishi kutilmoqda.
Xulosa.
Mashinalarni o‘rganish va tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyalarining integratsiyasi
foydalanuvchi tajribasini sezilarli darajada yaxshilaydi. NLP va mashinalarni o‘rganish
algoritmlari yordamida tizimlar foydalanuvchining so‘rovlarini aniq va samarali tarzda qayta
ishlaydi va javob yaratadi. Ushbu texnologiyalar chat-botlar va mijozlarga xizmat ko‘rsatish
tizimlarida muvaffaqiyatli qo‘llanilmoqda va kelajakda yanada rivojlanadi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT
Press.
2.Silver, D., Huang, A., & et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks
and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
3.Levine, S., Finn, C., Darrell, T., & Abbeel, P. (2016). End-to-end trSIning of deep visuomotor
policies. The Journal of Machine Learning Research, 17(1), 1334-1373.
4.Lake, B. M., Ullman, T. D., Tenenbaum, J. B., & Gershman, S. J. (2017). Building machines that
learn and think like people. Behavioral and BrSIn Sciences, 40, e253.
26
YANGI O'ZBEKISTON ILMIY
TADQIQOTLAR JURNALI
www.in-academy.uz
1-JILD, 13-SON (YOʻITJ)
5.Lillicrap, T. P., & et al. (2016). Continuous control with deep reinforcement learning.
International Conference on Learning Representations.
