Alisher Navoiy nomidagi Toshkent davlat o‘zbek tili va adabiyoti universiteti

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) 
72 


UZB10-0263040
DERIVATION_RELATED


UZB10-0514860
DERIVATION_RELATED

Hamma narsani tekinga olishga harakat qiladigan kishi

2. 2 Sinsetlar bazasidan so’zni ajratish.
Turk WordNetdan bir so'z turkumiga oid barcha sinsetlarni ajratib olganimizdan keyin ularni to'g'ri tahlil 
qilish sinsetlardan so'z, ma'no va misollarini alohida bir faylga ko'chirib olamiz[3]: 
with open('../turkish_wordnet.xml', 'r') as f:
for line in f.readlines():
ind = line.find('')
with open('adj_words_turkish.txt', 'a') as w:
w.write(line[48:ind] + '\n')
So’z 
Ma’nosi 
Misol 
aba 
Yünün dövülmesiyle yapılan kalın 
ve kaba kumaştan yapılmış olan 
asalak 
Başkalarının sırtından geçinen 
(kimse) 
abajurlu 
abajuru olan 
Üstünde lacivert abajurlu, parlak 
bir madenden lamba. 
 
 
2.3. O'zbek WordNet bazasini shakllantirish 
Har bir so’z turk tilidan o’zbek tiliga aniq tarjima qilinishi lozim. Hech qanday tarjima qiluvchi 
dasturlar va lug'atlar so'zlarni turk tilidan aniq tarjima qila olmaydi. Shuning uchun ham turkcha so'zlar 
tilshunos mutaxassislar tomonidan o'zbek tiliga tarjima qilinadi. 
Expertlar tomonidan turk WordNetdan tarjima qilingan so'zlar quyidagi algoritm orqali o'zbek tili 
ma'lumotlar bazasidan qidiriladi va ularning ma'nosi va misollari alohida faylga ko'chirib olinadi: 
def search_words_from_db(self):
words = []
with open('words_uzb.txt', 'r') as f:
for line in f.readlines():
words.append(line.rstrip())
with open('words_db.csv') as csv_file:
csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=';')
words_found = 0
head = True
for row in csv_reader:
if head:
print(f'Column names are {", ".join(row)}')
head = False
if row[1] in words:
words_found += 1
print(f'{words_found}: {row[1]} ma\'nosi {row[4]}')

---