Alisher Navoiy nomidagi Toshkent davlat o‘zbek tili va adabiyoti universiteti

 Keywords: 
sentiment analysis, emotion analysis, machine learning, NLP, classification, tonality. 
Insoniyat yaratilibdiki, o‘zgalarni fikrini o‘rganishga va shu asosda xulosa qilib, harakat qilishga 
odatlanilgan. Biz uchun o‘zgalarning fikri hamma narsadan ustun. XXI asr texnologiyalar va intellektual 
salohiyat asrida insonlarning fikrini o‘rganish bo‘yicha yangi metod paydo bo‘ldi. Tuyg’ularni hissiy 
jihatdan tahlil qiluvchi bu metod Sentiment tahlil deb nomlanadi. Tuyg'ularni tahlil qilish va fikrlarni 
o'rganish - bu yozma matnlardagi ma'lum mavzu doirasidagi odamlarning fikrlari, baholari, munosabatini 
tahlil qiladigan o'rganish sohasidir. Bu tabiiy tilni qayta ishlashning eng faol tadqiqot yo'nalishlaridan biri 
hisoblanadi [1]. Tonallik- bu muallifning matnda ifodalangan ba’zi bir obyektga, real hodisa, jarayonga 
nisbatan hissiy munosabatidir. Leksema yoki kommunikativ parcha darajasida ifodalangan hissiy tarkibiy 
qism leksik tonallik yoki leksik tuyg’u deb nomlanadi. Inson dunyoni birdaniga ko’p miqyosda (yaxshi-
yomon, kuchli-zaif, katta-kichik, baxtli-baxtsiz, kulguli-g’amgin, tez-sekin) baholaydi. Sentiment tahlili 
bo‘yicha so‘nggi yigirma yil ichida ko‘plab tadqiqot ishlari amalga oshirildi va yaxshi natijalarga 
erishildi. Bunda tadqiqot uchun o‘rganiluvchi manba Youtube, Twitter, Facebook kabi messenjerlardan 
olinadi. Iltimoiy tarmoqlarda mijozlar o'zlarining fikrlari va his-tuyg'ularini har qachongidan ham 
ochiqroq ifoda etishganligi sababli, kayfiyatni kuzatish va tushunish uchun muhim vosita bo'lib 
qolmoqda. Masalan, so'rovnomalardagi javoblar va ijtimoiy tarmoqlardagi suhbatlarni o‘rganish mumkin. 
Bu ko'pincha korxonalar tomonidan brend obro'sini tekshirish va mijozlarni tushunish uchun ishlatiladi. 
Natijada mahsulot va xizmatlarni baholash, mijozlarni qoniqtiradigan yoki qoniqtirmaydigan narsalarni 
bilib olishga imkon beradi. Firma va korxonalar mahsulotga nisbatan norozi mijozlarni darhol aniqlab, 
imkon qadar tezroq javob berishga va aniq qaror qabul qilishga erishiladi. 
Bu ishlab chiqaruvchilar uchun "Nega bu yangi mahsulot odamlarga yoqmaydi?"- degan biznesga 
oid bir qator savollarga yaxshiroq javob berishga yordam beradi. 
Tuyg’ularni tahlil qilish kompyuterlarga yozuvning asosiy subyektiv ohangini tushunishga imkon 
beradigan kuchli vosita. Bu odamlar uchun qiyin vazifa bo’lib, tasavvur qilganimizdek, kompyuterlar 
uchun ham murakkab vazifadir. 
Sentiment (hissiy) tahlildan ijtimoiy tarmoqlarda foydalanuvchilar mahsulot haqida qoldirgan 
sharhlarini o‘rganishda, media sohasi boʻyicha, fond bozoridagi vaziyat, siyosat, mafkuraviy jihatdan yot 
gʻoyalarni tashuvchi noqonuniy matnlarni tanib olishda ishlatiladi [2]. 
111
* 
O‘zbekiston Milliy universiteti magistranti, [e-mail] 

---