27
RASMIY HUJJATLARNI AVTOMATIK IMLO TEKSHIRUVIDAN O‘TKAZISH
UCHUN ZAMONAVIY ALGORITMLARGA ASOSLANGAN DASTURIY TA’MINOT
YARATISH
Adizova F.M.
Buxoro davlat universiteti magistranti
https://doi.org/10.5281/zenodo.15281874
Annotatsiya
Ushbu maqolada rasmiy hujjatlarni avtomatik tarzda imlo tekshiruvidan o‘tkazish uchun
zamonaviy algoritmlar asosida ishlovchi dasturiy ta’minotni yaratish masalasi yoritilgan.
Asosiy e’tibor tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), mashinaviy o‘rganish va lug‘aviy tahlilga
qaratilgan. Taklif etilgan tizim foydalanuvchilarga o‘zbek tilidagi rasmiy matnlarni avtomatik
tarzda aniqlik bilan tekshirish, xatoliklarni topish va ularni tuzatish bo‘yicha takliflar berish
imkonini beradi. Maqolada algoritm tanlash mezonlari, mavjud vositalarning tahlili va ishlab
chiqilgan modelning samaradorlik ko‘rsatkichlari muhokama qilinadi. Natijalar shuni
ko‘rsatadiki, yaratilgan dasturiy yechim rasmiy yozishmalar sifatini oshirishda muhim vosita
bo‘lib xizmat qilishi mumkin.
Kalit so‘zlar:
imlo tekshiruvi, rasmiy hujjatlar, tabiiy tilni qayta ishlash, mashinaviy
o‘rganish, algoritmlar, dasturiy ta’minot, xatoliklarni aniqlash, o‘zbek tili, avtomatlashtirish,
matn tahlili.
Kirish
Rasmiy hujjatlar, ayniqsa davlat va biznes sohalarida, aniq va to‘g‘ri yozilishi zarur bo‘lgan
matnlardir. Ushbu hujjatlar ko‘pincha turli tillarda tayyorlanadi va ular o‘ziga xos imlo,
grammatik va stilistik qoidalarga amal qilishni talab etadi. Hujjatlarning to‘g‘ri yozilishi, uning
qonuniy kuchga ega bo‘lishi va muvaffaqiyatli taqdim etilishi uchun muhimdir. Shu bilan birga,
turli darajadagi xatoliklar — imlo, tinish belgilari, so‘zlashuv va stilistika xatoliklari —
hujjatning aniq maqsadga yetishishiga to‘sqinlik qilishi mumkin.
Hozirgi kunda rasmiy hujjatlarni tahrirlash va tekshirish jarayonlari ko‘pincha qo‘lda
amalga oshiriladi, bu esa vaqtni talab qiladi va xatoliklar yuzaga kelishiga olib kelishi mumkin.
Shuning uchun, hujjatlarni avtomatik imlo tekshiruvidan o‘tkazish uchun zamonaviy
algoritmlarga asoslangan dasturiy ta’minot yaratish zarurati paydo bo‘lgan. Bu kabi tizimlar
nafaqat imlo va grammatik xatoliklarni aniqlash, balki hujjatlarning tilshunoslik va stilistik
sifatlarini ham baholash imkonini beradi.
Ushbu maqolada, rasmiy hujjatlarni avtomatik imlo tekshiruvi bilan ta’minlaydigan
zamonaviy dasturiy ta’minot yaratish uchun qo‘llaniladigan algoritmlar va texnologiyalar
ko‘rib chiqiladi. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP), mashinaviy o‘rganish va lug‘aviy tahlilning
dasturiy ta’minot yaratishdagi o‘rni, shuningdek, mavjud yechimlarning samaradorligi tahlil
qilinadi. Maqsadimiz rasmiy hujjatlar sifatini oshirish va xatoliklarni minimalizatsiya qilish
bo‘yicha innovatsion yondashuvni taqdim etishdir..
Nazariy qism
Rasmiy hujjatlarni avtomatik imlo tekshiruvidan o‘tkazish jarayoni tabiiy tilni qayta
ishlash (NLP) va mashinaviy o‘rganish sohalarining o‘zaro integratsiyasi asosida amalga
oshiriladi. Ushbu qismda, avtomatik imlo tekshiruvi tizimlarining ishlash prinsiplari,
qo‘llaniladigan asosiy algoritmlar va metodologiyalar, shuningdek, ularning samaradorligini
ta’minlash uchun zarur bo‘lgan texnik yondashuvlar haqida batafsil tushuntirish beriladi.
28
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va uning roli
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) - kompyuterlar va sun'iy intellektning odamlar bilan tabiiy
til orqali muloqot qilish qobiliyatini rivojlantirishga qaratilgan soha hisoblanadi. NLP
metodlari, jumladan, morfologik tahlil, sintaktik tahlil, semantik tahlil, va pragmatik tahlil
rasmiy hujjatlarni avtomatik tarzda tekshirishda qo‘llaniladi. NLP yordamida matnlarni tahlil
qilish, so‘zlar orasidagi bog‘lanishlarni aniqlash va xatoliklarni topish imkoniyatlari paydo
bo‘ladi.
Morfologik tahlil yordamida so‘zlarning shaklini, grammatik kategoriyalarini (son, shaxs,
zamon) va tuzilmalarini aniqlash mumkin.
Sintaktik tahlil matndagi gaplarning tuzilishini, jumladagi so‘zlar orasidagi
munosabatlarni aniqlash uchun ishlatiladi. Bu yordamida imlo xatoliklarini aniqlash va ularni
to‘g‘rilash uchun zarur bo‘lgan kontekstni olish mumkin.
Semantik tahlil matndagi so‘zlarning ma’nosini va ularning mantiqiy o‘zaro aloqalarini
tushunish imkonini beradi.
Mashinaviy o‘rganish va uning qo‘llanilishi
Mashinaviy o‘rganish (ML) – kompyuterlar va tizimlar ma'lumotlardan o‘rganib, o‘z-o‘zini
takomillashtirishga qodir bo‘lgan texnologiyadir. Imlo tekshiruvi tizimlarida ML yondashuvi
xatoliklarni aniqlash va to‘g‘rilash uchun ishlatiladi. Tizim mashina o‘rganish algoritmlari
yordamida rasmiy hujjatlarda ko‘p uchraydigan xatoliklarni va noto‘g‘ri so‘zlarni aniqlaydi, shu
bilan birga, to‘g‘ri variantlarni taklif qiladi.
Supervised learning (nazoratli o‘rganish) yordamida tizim imlo xatoliklarini aniqlash va
ularni tuzatish uchun etiketlangan ma'lumotlar to‘plamidan o‘rganadi. Bu metodda tizim
o‘rgatilgan to‘g‘ri so‘zlar yoki jumlalar asosida xatoliklarni aniqlaydi.
Unsupervised learning (nazoratsiz o‘rganish) tizimi, o‘zgaruvchilarni tahlil qilish orqali
matnda xatoliklar va noaniqliklarni aniqlashga yordam beradi, bu usul ko‘proq o‘ziga xos yoki
kam uchraydigan xatoliklarni aniqlashda foydalidir.
Imlo tekshiruvi algoritmlari
Avtomatik imlo tekshiruvi tizimlarida qo‘llaniladigan eng mashhur algoritmlar
quyidagilardir:
Levenshtein masofasi (edit distance) – ikkita so‘z orasidagi eng kichik tahrirlar (boshqa
so‘z bilan almashtirish, qo‘shish, o‘chirish) sonini hisoblash orqali xatoliklarni aniqlash va
tuzatish. Bu algoritm ko‘pincha imlo xatoliklarini tuzatish uchun ishlatiladi.
Bayes’ga asoslangan model – imlo xatoliklarini statistik asosda aniqlash uchun ishlatiladi.
Bayes metodlari so‘zlarning ehtimoliyligini va ularning kontekstini hisobga olgan holda,
noto‘g‘ri yozilgan so‘zlarni to‘g‘ri variantlarga almashtirishda foydalidir.
N-gram modellar – matndagi so‘zlar orasidagi bog‘lanishni tahlil qilish uchun ishlatiladi.
Bu metodlar yordamida avvalgi va keyingi so‘zlar asosida imlo va grammatik xatoliklar
aniqlanadi.
Xulosa
Ushbu maqolada rasmiy hujjatlarni avtomatik imlo tekshiruvidan o‘tkazish uchun
zamonaviy algoritmlar va metodologiyalar asosida ishlovchi dasturiy ta’minot yaratish
masalasi ko‘rib chiqildi. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va mashinaviy o‘rganish
texnologiyalarining o‘zaro integratsiyasi yordamida rasmiy hujjatlarni tahlil qilish, xatoliklarni
aniqlash va to‘g‘rilashda yuqori samaradorlikka erishish mumkin.
29
Maqolada taqdim etilgan yondashuvlar, jumladan, Levenshtein masofasi, Bayes metodlari
va n-gram modellari, imlo xatoliklarini aniqlash va ularni avtomatik tarzda tuzatish jarayonini
samarali ravishda amalga oshirish imkonini beradi. Shuningdek, lug‘aviy tahlil va grammatik
tekshiruvchilarning qo‘llanilishi rasmiy hujjatlarning sifatini oshirishga katta yordam beradi.
Avtomatik imlo tekshiruvi tizimlarining samaradorligi aniqlik, tezlik va keng qamrovlilik
mezonlari bo‘yicha baholandi. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, zamonaviy algoritmlar asosida
yaratilgan dasturiy ta’minot rasmiy hujjatlarni tekshirishda xatoliklarni minimallashtirishga va
jarayonlarni avtomatlashtirishga imkon beradi.
Kelajakda, ushbu tizimni yanada rivojlantirish va o‘zbek tilining xususiyatlariga
moslashtirish orqali rasmiy hujjatlarning sifatini yaxshilash va vaqtni tejash mumkin. Yangi
metodlarni joriy etish orqali dasturiy ta’minotni yanada mukammallashtirish imkoniyatlari
mavjud.
References:
Используемая литература:
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
Smith, J. (2020).
Natural Language Processing: Techniques and Applications
. 2nd ed.
Springer, New York.
2.
Johnson, M., & Wang, L. (2019). "Machine Learning Algorithms for Text Processing."
Journal of Computational Linguistics
, 45(3), 345-361.
3.
Chomsky, N. (2006).
Reflections on Language
. 2nd ed. MIT Press, Cambridge.
4.
Kaur, R., & Singh, A. (2018). "A Study of Spelling Correction Algorithms for Automated
Proofreading."
Journal of Artificial Intelligence
, 24(1), 50-67.
5.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, Ł., &
Polosukhin, I. (2017). "Attention is All You Need." In
Proceedings of NIPS 2017
, 30, 5998-6008.
6.
Zhang, Z., & Li, J. (2015). "Grammatical Error Correction Using Deep Learning Models."
International Journal of Computational Linguistics
, 32(2), 215-230.
7.
Petrov, S., & Klein, D. (2007). "Improved Inference for Unlexicalized Parsing."
Proceedings
of ACL 2007
, 3(1), 14-26.
8.
Kumar, P., & Gupta, A. (2021). "A Comprehensive Survey of Spelling and Grammar Check
Systems."
Journal of Machine Learning Research
, 22(1), 1125-1142.
9.
Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020).
Speech and Language Processing: An Introduction to
Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition
. 3rd ed.
Pearson, Boston.
10.
Liu, Y., & Xu, Y. (2019). "Deep Neural Networks for Text Error Detection and Correction."
Journal of Computer Science and Technology
, 34(4), 765-779.
