Foydalanuvchi

2 MOTIVASYON

Korpus annotatsiyasi - bu matnni ilg'or avtomatik qayta ishlashni osonlashtirish uchun dastlabki ishlov berish bosqichidir.
U asosan matndagi ma'lumotlarni keyingi foydalanish uchun tuzilishi va saqlash uchun ishlatiladi. Izohlangan matnlar ko'proq
usullar to'plamini qo'llab-quvvatlaydi va shuning uchun ularni avtomatlashtirilgan algoritmlar yordamida qayta ishlash va tahlil qilish osonroq. Tabiiy tillardagi matnlarni qayta ishlovchi dasturlarni ishlab chiqishdagi asosiy qiyinchiliklardan biri dasturlarning matnlarning ma'nosini tushuna olmasligidir.

Ilovalar odatda matnlarga atamalar yoki tokenlar oqimi sifatida qaraydi, tillar esa juda murakkab qoidalarga asoslanadi va ularning kontekstiga juda sezgir.

Sinclair [3] da ta'kidlaganidek, "... mashinalar jumlalar jumlasini tuzish bo'yicha aniq qarorlar qabul qilishlari kerak bo'lishi mumkin. Bundan farqli o'laroq yoki oddiy foydalanuvchi bir qator vaqtinchalik nuqtalarni noaniq holatda ushlab turishi mumkin [...]'.

Shunga qaramay, tabiiy tilni qayta ishlash (NLP)dagi qiyinchiliklar hech bo'lmaganda bir oz asosiy tushunchani talab

tasniflagichlar mashinani o'rganish usullaridan foydalangan holda o'q^qiⁱt^li^ala^dd^i.i.^{Izohlangan matnlar ularning mazmuni haqida qo'shimcha}

Ushbu texnikalar odatda yaxshi aniqlanganlikni talab qiladi

• 
  Lars Vissler, Mohammed Almashraee va Adrian Pashke Berlin Erkin Universiteti, Kompyuter fanlari instituti, Berlin, Germaniya. E-mail: [e-mail], [e-mail]- berlin.de, [e-mail] • Dagmar Monett Berlin
  

Iqtisodiyot va huquq maktabi, Kompyuter fanlari bo‘limidan, Berlin , Germaniya. Elektron pochta: Dagmar.Monett-Diaz@hwr- berlin.de
aniq bilimlarni o'z ichiga oladi, ular muallifning ma'nosini yanada yorqinroq qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Qo'shimcha tuzilgan ma'lumotlar orqali to'liq matnlar o'rniga
ularning xususiyatlari to'plami asosida korpuslarni tahlil qilish mumkin bo'ladi. Shuning uchun korpus annotatsiyasi mashinani
o'rganish texnikasiga tayanadigan NLP vazifalari uchun zarur bo'lib qoldi [4].

Machine Translated by Google

2

3.