Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги

 
SUN’IY NEYRON TARMOQLARI MODELLARINI MATNLARNI TARJIMA QILISH 
JARAYONIDA QO’LLASH 
 
Uteuliev N.U. (TATU Nukus filiali, f.m. f. d, professor,) 
Achilov D.S. (TATU KIF 1-kurs magistri) 
 
Matnlarni kompyuter yordamida tarjima qilish axborot texnologiyalari sohasidagi dolzarb 
yo’nalishlardan biri hisoblanadi. Bu yo’nalishning dolzarbligi shundaki, tarjima jarayoni ma’lum 
qoida va algoritmlarga bo’ysunmaydi. Shu sababdan bu muammoga aniq yechim topilmagan edi. 
Hozirgacha tarjimon tizimlarini ishlab chiqish jarayonida an’anaviy va statistik usullar keng 
qo’llanilib kelindi. Endilikda ushbu muammoga sun’iy intellekt tizimlari yordamida yechim 
topish imkoniyati paydo bo’ldi. 
Sun’iy intellekt tizimlarini mashinali tarjima sohasida qo’llash, bu sohada katta burilish 
yasadi. Shu jumladan sun’iy neyron tarmoqlari tarjima jarayonida qo’llanila boshladi.Neyron 
tarmoqlari – bu o’zaro bir-biriga ta’sir ko’rsatuvchi ko’pchilik neyronlar to’plamidir.
Biologik neyron sun’iy neyron tarmoqlari uchun prototipidan hisoblanadi. Biologik 
neyron murakkab tuzilgan bo’lib, bajaradigan vazifasiga ko'ra ikki xil: sezuvchi va 
harakatlantiruvchi bo'ladi. Neyronning boshqa hujayralardan farqi shundaki, unda membrana, 
sitoplazma va yadrodan tashqari, bitta uzun va bir nechta kalta o'simtalardan ham iborat bo’ladi. 
Uzun o'simtasi akson, kalta o'simtasi dendrit deb ataladi. Akson bosh va orqa miyadan chiqib, 
tananing barcha to'qima va organlariga boradi va ulardan ichki-tashqi muhit ta'sirlarini qabul 
qilib, markaziy nerv sistemasiga o'tkazadi. Harakatlantiruvchi neyronning uzun o'simtalari ham 
bosh va orqa miyadan chiqib, tananing skelet muskullariga, ichki organlarning silliq 
muskullariga va yurakka borib, ularning harakatlanishini boshqaradi. Dendrit orqa bosh miyadan 
tashqariga chiqmaydi, ular bir hujayrani uning atrofidagi boshqa nerv hujayralari bilan bog'lab 
turadi. Sinaps bo’lsa, bir neyron aksonini ikkinchi neyronning dendriti bilan bog’lash vazifasini 
bajaradi. 

---

208 
Neyron tarmoqlar ilmiy soha 
sifatida 1943-yillarda Mak-Kallok va 
Pittslarning 
ilmiy 
ishlarida 
to’xtalingan bo’lib, 1949-yilda D. 
Xebba tomonidan birinchi sun’iy 
neyron tarmoqlari modelini ishlab 
chiqilgan. Mak-Kallok va Pittslar o’z 
ishlarida sun’iy neyron tarmoqlarida 
neyronlar kirish qatlamida tashqi 
muhitdan 
signalni 
qabul 
qilib, 
yashirin qatlamda signal qayta ishlab, 
chiqish qatlami orqali tashqi muhitga 
uzatish 
kabi 
yondashuvni 
taklif 
qilganlar. 
Neyron tarmoqlari asosan ikkita signallarni 
to’g’ri 
tarqatuvchi tarmoq va rekkurent tarmoqlarga 
bo’linadi. Signallarni to’g’ri-to’g’ri tarqatuvchi 
tarmoqning rekkurent tarmoqdan farqi unda hech 
qanday 
sikl qatnashmaydi. Neyron tarmoqlarida yashirin 
qatlamlar bir yoki bir nechta yashirin qatlamlardan 
iborat 
bo’lishi mumkin. 
Hozirgi 
kunda 
neyron 
tarmog’i 
texnologiyalaridan Microsoft, Google va Yandex 
kabi 
kompaniyalar 
tomonidan 
mashinali 
tarjima 
jarayonlarida foydalanish yo’lga qo’yilgan. 
Google o’z tarjimon tizimini yaratishda o’z neyron tarmoqlarini qurishda rekkurent 
tarmoqlariga asoslandi va yangi GMNT (Google’s Neural Machine Translation) mashina 
tarjimasi tizimini ishlab chiqdi. Bu tizim ikkita 8 qatlamli neyron tarmog’idan iborat bo’lib, 
kiritilgan matnni tahlil qiladi va sintezlaydi. Tarjima jarayoniga kiritilgan gap oldin (bir vaqtning 
o’zida chapdan, o’ngdan va qayta) o’qitiladi va ikkinchi neyron tarmoqqa jo’natiladi. Shu tariqa 
ikkinchi tildagi gap tuziladi.
Matnlarni neyron tarmoqlari orqali tarjima qilish modellari ichida mashhurlaridan biri, 
so’zlarni xuddi vektor kabi ko’rsatadigan Continuous-Bag-of-Word va Skip-Gram bo’lib, bu 
modellar oddiy neyron tarmoqlaridan foydalanib so’zlarni ma’nosi bo’yicha yaqinini tanlash 
imkoniyatini beradi. 
Matnlarni tarjima qilishda oddiy mashina tarjimasi o’rniga sun’iy neyron tarmoqlaridan 
foydalanishning bir qancha afzalliklari mavjud: 
- grammatika qonuniyatlari ta’sirida so’zlar tarjimasida uchraydigan ma’no o’zgarishini oldini 
olish; 
- matnlardagi xatoliklarni bartaraf qilish; 
- tarjima sifatini borgan sari oshirib borish (o’zini-o’zi o’qitish texnologiyasi asosida). 
Hozirda boshqa chet tillaridan turkiy tillarga matnlarni tarjima qilish jarayonini 
dolzarbligicha qolayotganini hisobga olib biz magistrlik dissertatsiyasi mavzusi sifatida ushbu 
yo’nalishni tanladik va neyron tarmoq texnologiyalarini qo’llash ustida ilmiy tadqiqot olib 
bormoqdamiz.