Axborot texnologiyalari, tarmoqlar va telekommunikatsiyalar

Литература 
1.
https://www.uplab.ru/blog/big-data-technologies/ 
[1][2][3] 
2.
https://wiki.loginom.ru/articles/data-mining.html 
[4] 

---

International scientific conference "INFORMATION TECHNOLOGIES, NETWORKS AND 
TELECOMMUNICATIONS" ITN&T-2022 Urgench, 2022y April 29-30 
465 
3.
https://rb.ru/howto/big-data-in-8-terms/ 
[5] 
4.
https://wiki.loginom.ru/articles/classification.html 
[6] 
5.
https://wiki.loginom.ru/articles/clustering.html 
[7] 
6.
https://wiki.loginom.ru/articles/association-rules.html 
[8] 
7.
https://wiki.loginom.ru/articles/regression.html 
[9] 
8.
https://wiki.loginom.ru/articles/deviation-detection.html 
[10] 
БАНК ДЕРЕВЬЕВ УЗБЕКСКОГО ЯЗЫКА 
Менглиев Давлатёр Бахтиярович 
аспирант Новосибирского государственного университета, 
[e-mail] 
Научный руководитель: 
д.т.н. Барахнин Владимир Борисович ([e-mail]) 
Новосибирский государственный университет 
 
За последние годы наблюдается активное развитие технологий 
искусственного интеллекта, распознавание данных, и в частности, обработки 
естественного языка. Говоря об этом, необходимо подчеркнуть что такие 
банки деревьев, как Penn Treebank[1], стали важным ресурсом для создания и 
оценки инструментов и приложений для обработки естественного языка. Тем 
не менее нужно отметить, что, составление таких 
структурно 
аннотированных корпусов требует много времени и средств, но в результате, 
преимущества перевешивают первоначальные затраты. 
В рамках исследования был сформирован большой корпус 
словоформ[2], который может быть использован в различных сферах, 
разными 
специалистами, 
начиная 
от 
лингвистов, 
изучающих 
морфологическую структуру и синтаксис языка, заканчивая экспертами в 
области компьютерной лингвистики для создания интеллектуальных 
алгоритмов для задач анализа текстов.