117
O‘ZBEK TILIDAGI HISSIY SO‘ZLAR LUG‘ATI UCHUN KORPUS ASOSIDA
BILIMLAR BAZASI TUZISH TAMOYILLARI
Рахимов Хасанбой Комилжонович
ADU 3 - bosqich tayanch doktoranti
Namangan davlat chet tillar instituti stajyor o'qituvchisi
https://doi.org/10.5281/zenodo.15774239
Annotatsiya:
Ushbu maqolada o'zbek tilidagi hissiy so'zlarning hissiy tahlilga qo'shgan
hissasi va ular asosida korpus lingvistikasi orqali ma'lumotlar bazasi yaratishning nazariy-
amaliy jihatlari bayon etilgan. Tadqiqotda hissiy so'zlarni aniqlash, tasniflash va semantik-
kontekstual tahlil qilish orqali lug'at shaklida tizimlashtirish muammosi ko'rib chiqiladi.
Bundan tashqari, zamonaviy korpus texnologiyalari yordamida tez-tez uchraydigan hissiy
birliklarni ajratib olish, ularning qutbiga aniqlik kiritish va ma'lumotlar bazasida (masalan,
JSON, XML) saqlash mexanizmlari tasvirlanadi.
Kalit so‘zlar:
sentiment analiz, hissiy birliklar, korpus lingvistikasi, bilimlar bazasi,
emotsional leksika, leksik-semantik tahlil.
Kirish
So‘nggi yillarda tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) sohasining rivojlanishi tilga oid bir qator
tahliliy vazifalarni avtomatlashtirish imkonini berdi. Ayniqsa, sentiment analiz, ya’ni
matnlardagi ijobiy, salbiy yoki neytral hissiy munosabatlarni aniqlash yo‘nalishi dolzarb
tarmoqqa aylandi. Biroq sentiment tahlil tizimlarining samarali ishlashi, eng avvalo,
ma’lumotlar bazasida mavjud bo‘lgan boy va tizimlashtirilgan leksik resurslarga bog‘liqdir.
Ingliz, rus, frantsuz tillari uchun bunday hissiy so‘zlar lug‘atlari mavjud bo‘lsa-da, o‘zbek tili
uchun bu yo‘nalishda izchil lug‘aviy resurslar mavjud emas.
Shu bois o‘zbek tilidagi hissiy birliklarni aniqlash, ularni kontekstual jihatdan tahlil qilish
hamda bilimlar bazasiga joylashtirish masalasi nazariy va amaliy nuqtai nazardan dolzarb
hisoblanadi. Ushbu maqolada korpus lingvistikasi vositalari yordamida hissiy birliklarni
aniqlash va ular asosida tizimli bilimlar bazasi yaratish tamoyillari asoslab beriladi.
1. Hissiy birliklarning turlari va xususiyatlari
Sentimentli birliklar mazmun jihatidan quyidagicha tasniflanadi:
Ijobiy birliklar: yaxshi, chiroyli, go‘zal, mehribon;
Salbiy birliklar: yomon, jirkanch, qo‘rqinchli, alamli;
Neytral birliklar: rasmiy, befarq, odatiy.
Ushbu birliklar leksik birlik sifatida turli kategoriyalarda namoyon bo‘ladi:
Baholovchi sifatlar: yaxshi, yomon, go‘zal, jirkanch;
Emotsional otlar: quvonch, g‘am, qo‘rquv, nafrat;
Ma’no kuchaytiruvchi so‘zlar: juda, nihoyatda, anchagina;
Turg‘un iboralar: dili xira bo‘ldi, osmonga uchdi.
Bu birliklar ko‘pincha kontekst asosida ma’no o‘zgarishiga ega bo‘ladi. Masalan, "juda
yaxshi" va "juda xavfli" iboralari bir xil kuchaytiruvchi vositani o‘z ichiga olgan bo‘lsa-da, turli
polaritetga ega. Shu bois hissiy birliklarni tahlil qilishda kontekstual tahlil alohida ahamiyat
kasb etadi.
2. Korpus texnologiyasi asosida hissiy birliklarni aniqlash
Korpus lingvistikasi — til birliklarining real matnlarda uchrash chastotasi, kontekstlari va
stilistik funksiyalarini aniqlash imkonini beruvchi metodologiyadir. Hissiy birliklarni
118
aniqlashda quyidagi asosiy bosqichlarga e’tibor qaratiladi:
1. Korpus tanlash: badiiy, ommaviy axborot, ilmiy va ijtimoiy tarmoq matnlari asosida
tanlab olinadi;
2. Frekvent tahlil: eng ko‘p uchraydigan hissiy birliklar statistik usullar bilan ajratiladi;
3. TF-IDF tahlil: korpusdagi ayrim birliklarning hissiy ahamiyat darajasi aniqlanadi;
4. Kontekstual tahlil: so‘zlarning vazifasi, hissiy qiymati va stilistik yuklamalari
aniqlanadi;
5. Crowdsourcing: foydalanuvchilar ishtirokida so‘zlarning polaritetini (ijobiy, salbiy,
neytral) baholash orqali ishonchli natijalar olinadi.
3. Bilimlar bazasini tuzish tamoyillari
Aniqlangan hissiy birliklarni tizimli shaklda saqlash uchun ular bilimlar bazasiga
joylashtiriladi. Strukturaviy shaklda bu baza quyidagicha ko‘rinadi:
So‘z
Turkumi Polaritet
Misol
Sinonim
Antonim Uslubiy
belgi
go‘zal
Sifat
ijobiy
go‘zal tabiat,
go‘zal yuz
chiroyli
xunuk
badiiy
jirkanch
sifat
salbiy
jirkanch
harakat
yomon
yaxshi
og‘zaki
Baxtli
sifat
ijobiy
baxtli hayot,
baxtli onalar
xursand
baxtsiz
adabiy
g‘azablangan
sifat
salbiy
g‘azablangan
odam
jahli chiqqan
tinch
og‘zaki
maftunkor
sifat
ijobiy
maftunkor
qiyofa
jozibakor
oddiy
badiiy
Qabih
sifat
salbiy
qabih so‘z
jirkanch
go‘zal
adabiy
quvonchli
sifat
ijobiy
quvonchli
xabar
sevinchli
qayg‘uli
adabiy
Xavfli
sifat
salbiy
xavfli kasallik
tahlikali
xavfsiz
rasmiy
muloyim
sifat
ijobiy
muloyim gap
yumshoq
qo‘pol
Adabiy
jahldor
sifat
salbiy
jahldor bola
tez
achchiqlanadigan
xotirjam
og‘zaki
mehribon
sifat
ijobiy
mehribon ona
g’amxo‘r
beparvo
adabiy
Bunday formatda tuzilgan baza JSON, XML yoki SQL formatlarida NLP tizimlarida
foydalanish uchun qulay hisoblanadi. Har bir so‘zga leksik toifa, polaritet, stilistik xossa,
chastota, kontekst kabi atributlar biriktiriladi.
4. Ilmiy va amaliy ahamiyati
Ushbu tadqiqot asosida yaratiladigan hissiy birliklar lug‘ati va bilimlar bazasi quyidagi
yo‘nalishlar uchun muhim resurs bo‘lib xizmat qiladi:
1.
Sentiment analiz dasturlari;
2.
Ijtimoiy tarmoq monitoring tizimlari;
3.
Chatbotlar va dialog tizimlari;
119
4.
Avtomatik sharh baholash vositalari;
5.
Tarjima va ovozli muloqot tizimlari.
Mazkur resurslar yordamida o‘zbek tilidagi NLP tizimlarining rivojlanishi va sun’iy
intellekt asosidagi lingvistik modellarni yaratish uchun zarur infratuzilma shakllanadi.
Xulosa
O‘zbek tilidagi hissiy birliklarni korpus lingvistikasi asosida aniqlash va ularni
tizimlashtirib bilimlar bazasiga joylashtirish sentiment analiz yo‘nalishida mustahkam
lingvistik asos yaratadi. Tadqiqotda qo‘llangan metodlar – frekvent tahlil, TF-IDF, kontekstual
yondashuv va crowdsourcing usullari – hissiy so‘zlarning ilmiy asoslangan tasnifini ta’minlaydi.
Ushbu lug‘at va bilimlar bazasi NLP modellarni yaratish, testlash va ularni amaliy tizimlarga
joriy qilishda muhim o‘rin tutadi.
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Pang B., Lee L. (2008). Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends
in Information Retrieval.
2.
Liu B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers.
3.
Jurafsky D., Martin J. H. (2021). Speech and Language Processing. Pearson.
4.
Raximov X. “O‘zbek tilidagi adabiy matnlarda sentiment analiz imkoniyatlari”. Kompyuter
lingvistikasining zamonaviy texnologiyalari. CTCL -2025.
5.
Raximov X. " Sentiment tahlil uchun matnlardagi kinoyalarni aniqlash” Xorijiy lingvistika
va lingvodidaktika- Foreign Linguistics and Linguodidactics. Special Issue – 4(2024).
