O’zbekiston respublikasi axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti samarqand filiali

Jadval 5. Belgilar darajasi to'rtgrammasi TF-IDF xususiyat vektoridan foydalangan holda RBF SVM tasniflagichi uchun chalkashlik matritsasi

				Bashorat qilingan sinf
	Auto World Photo Science Movie Culture Local	250 7 1 0 0 0 4	3 363 16 6 2 5 3	3 4 191 2 1 8 0	0 9 0 51 0 0 0	1 1 4 0 94 36 0	3 5 7 2 23 243 6		1 15 0 6 0 8 394		0 0 0 0 0 6 0		0 0 3 0 0 0 4		8 12 1 5 2 2 4		269 416 223
	Show-business	0	1	4	0	1	69		1		8		0		0		84
	Sport	0	1	0	0	0	2		0		0		414		0		417
	Technologies	3	13	3	4	0	3		3		0		0		290		319
	Total	265	413	216	64	137	363		428		14		421		324		2645

Belgilar darajasi va so'z darajasidagi n-gramm modellari va TF-IDF algoritmlari o'zbek onlayn yangiliklar maqolalarining xususiyatlarni ajratib olishni amalga oshirish uchun ishlatilgan. Ko'p sinfli matnlarni tasniflash vazifasini bajarish uchun oltita mashinani o'rganish texnologiyasi qo'llanildi. Klassifikator giperparametrlarini aniqlash uchun 5 marta o'zaro tekshirish va Grid qidiruvi algoritmlaridan foydalanilgan. Xususiyatlarni ajratib olishda biz n-gramm modelining bir nechta turlarini qo'lladik: unigram, bigram, trigram va fourgram. Har bir holat uchun mashinani o'rganish tasniflagichlari ishlatilgan va natijalar olingan. Natijalar shuni ko'rsatdiki, ko'p hollarda belgilar darajasi n-gramm so'z darajasidagi n-grammalarga qaraganda yaxshiroq natijalar beradi. Eng yaxshi aniqlik RBF SVM klassifikatori va TF-IDF belgilar darajasidagi to'rtgramma xususiyatni tanlash usulidan foydalanganda 86,88% ni tashkil etdi.
Loyihalashtirilgan va amalga oshirilgan algoritmlar va dasturiy ta'minot biz hozir ishlayotgan maxsus muhitga - tilshunoslar uchun ish stantsiyasiga kiritiladi [21].
Shuningdek, biz ma'lumotlar to'plamini ko'p yorliqli tasniflash vazifalariga kengaytirish, maqolalar sonini ko'paytirish, matnlarni tasniflash muammolarini hal qilish uchun Deep Learning va Word Embeddings texnologiyalarini qo'llashni rejalashtirmoqdamiz. Asta-sekin o'zbek tili uchun to'xtash so'zlari ro'yxati kengaytiriladi.