Oʻzbekiston respublikasi оliy va oʻrta maxsus

Matlatipov Sanatbek G‘ayratovich ([e-mail]), Rajabov Jaloliddin Shamsuddin o‘g‘li ([e-mail]; National University of Uzbekistan)
SUBJECTIVITY DETECTION FOR UZBEK LANGUAGE SENTENCES


Annotatsiya. Ushbu maqola o‘zbek tili uchun gap darajasidagi subyektivlikni aniqlash uchun ikkita noaniq boshqaruv tizimi (Fuzzy Control System) va adaptiv neyro xulosa chiqarish (Adaptive Neuro-Fuz- zy) algoritmlaridan mashinani o‘rganish foydalanamiz. Bu alogritmlar berilganlar uchun alomatlarni aniqlashda (pattern recognition) ko‘p foydalanilgan bo‘lsa-da, o‘zbek tilidagi gaplar uchun subyektivlik aniqlash masalasi hali qaralmagan. Ya’ni, ushbu maqolada leksik ma’lumotlarsiz, xususiyatni ajratib olish yondashuvi o‘zbekcha so‘zlarning korpusdagi chastotalari asosida vektorini qurishga asos bo‘lgan. Ya’ni, tasniflash jarayonida leksik, grammatik va sintaktik tahlil amalga oshirilmasdan chastota vektori qurilgan.
Аннотация. В этом исследовании мы используем две контролируемые техники машинного обучения для выявления субъективности на уровне предложений: нечеткой системы управления (Fuzzy Control System) и адаптивная система нейро-нечеткого вывода (Adaptive Neuro-Fuzzy Infe- rence System). Несмотря на то, что эти подходы широко используются в распознавании образов, анализ субъективности узбекских предложений по ним существенно не исследовался. Наш подход к извлечению признаков без лексической информации вычисляет вектор признаков на основе ста- тистических вхождений узбекских слов в корпус. То есть в процессе классификации не проводит- ся лексический, грамматический или синтаксический анализ.
Annotation. In this study, we use two supervised machine learning techniques to identify sentence- level subjectivity: a Fuzzy Control System and an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Even though these approaches are widely used in pattern recognition, subjectivity analysis for Uzbek sentences has not been substantially researched on them. Without lexical information, our feature extraction approach computes a feature vector based on the statistical occurrences of Uzbek words in a corpus. That is to say, no lexical, grammatical or syntactical analysis is performed during the classification process.
Kalit so‘zlar: subyektivlikni aniqlash, sentiment tahlil, noaniq boshqaruv tizimi va adaptiv neyro xulosa chiqarish algoritmi, o‘zbek tili, berilganlar uchun alomatlarni aniqlash.