Тилини ривожлантириш департаменти ўзбекистон республикаси олий ва ўрта махсус таълим вазирлиги

ADABIYOTLAR: 
1.
Dehkharghani R., Saygin Y., Yanikoglu B. et al. SentiTurkNet: a Turkish polarity lexicon for 
sentiment analysis. Language Resources and Evaluation. –2016. 50. – P. 667-685. 
2.
Лаврентьев А.М., Смирнов И.В., Соловьев Ф.Н., Суворова М.И., Фокина А.И., Чеповский 
А.М. Анализ корпусов текстов террористической и антиправовой направленности // 
Вопросы кибербезопасности. 2019. №4 (32). 
3.
Bing Liu Sentiment Analysis and Opinion Mining Synthesis Lectures on Human Language 
Technologies, May 
2012, 
Vol. 
5, 
No. 
1 , 
Pages 
1-167 
(https://www.doi.org/10.2200/S00416ED1V01Y201204HLT016 ) 
4.
Matlatipov S., Kuryozov E., Miguel A. A., Corlos-Rodriguez. Deep learning vs. classic мodels on 
a new uzbek sentiment analysis dataset. Conference: 9th language & тechnology conference: 
Human language technologies as a challenge for computer science and linguistics Poznan, – 
Poland, 2019. – P. 258-262. 
5.
Rabbimov I., Mporas I., Kobilov S. Investigating the effect of emoji in opinion classification of 
uzbek movie rewiev comments. International Conference on Speech and Computer Science. – 
2020. – P. 435-445.

---

Alisher Navoiy nomidagi Toshkent 
davlat o‘zbek tili va adabiyoti 
universiteti 
“O‘ZBEK MILLIY VA TA’LIMIY 
KORPUSLARINI YARATISHNING NAZARIY 
HAMDA AMALIY MASALALARI”
Xalqaro ilmiy-amaliy konferensiya
Vol. 1
№. 01 (2021) 
329 
TIL KORPUSLARI SEMANTIK TEGLARINI YARATISHDA SEMANTIK IZOH BERISH 
MUAMMOLARIGA DOIR 
 
Soliyev Muslimbek
*
112
 
Annotatsiya: 
Ushbu maqolada til korpuslarining semantik teglar tizimini ishlab chiqish, semantik 
teglarni yaratishda semantik izohlar berish muammolari, semantik teglashning o‘zbek tili korpuslari 
uchun ahamiyati va afzalliklari xususida fikr yuritilgan.