Forscha matnlarni o’zbekchaga tarjima qilishda nlp(natural language processing) dan foydalanish samaradorligi. Efficiency of using nlp (natural language processing) in translation of persian texts into uzbek

FORSCHA MATNLARNI O’ZBEKCHAGA TARJIMA QILISHDA NLP(NATURAL LANGUAGE PROCESSING) DAN FOYDALANISH SAMARADORLIGI.
EFFICIENCY OF USING NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING) IN TRANSLATION OF PERSIAN TEXTS INTO UZBEK.
¹Iskandarova S.N. Muhammad al-Xorazmiy nomli Toshkent axborot texnologiyalari universitei “Kompyuter tizimlari” kafedrasi dotsenti PhD.
²Maxkamova D.A.Muhammad al-Xorazmiy nomli Toshkent axborot texnologiyalari universitei Samarqand filiali “Dasturiy ininiring” kafedrasi kata o`qituvchisi.

Annotatsiya:Ushbu ishda Fors yozuvidagi matnlarni o`zbekcha(lotin alifbosi)ga o`girish va uni tahlil qilish masalasi ko`rilgan va yechim NLP tizimi yordamida ko`rsatilgan. So'nggi paytlarda ma'lumotni saqlash va qidirishda tabiiy tilni qayta ishlashga katta e'tibor berilmoqda. Ushbu maqola tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) usullarini qo'llash tillararo ma'lumot qidirishni qanday yaxshilashi mumkinligini tasvirlaydi. Yarim eksperimental usuldan foydalanib, biz ingliz tilidagi tegishli hujjatlarni olish uchun forscha so'rovlarni oldik. Forscha so'rovlarni tarjima qilish uchun biz ikki tilli mashinada o'qiladigan lug'atdan foydalandik. Tokenizatsiya, morfologik tahlil va nutq belgilarining bir qismi kabi NLP usullari tarjimadan oldingi va keyingi bosqichlarda ishlatilgan.[1] Natijalar NLP texnikasini qo'llash samaradorligini oshirishini ko'rsatdi.
Kalit so`zlar: NLP(Natural Language Processing),iboralar,grammatika qoidalari.
EFFICIENCY OF USING NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING) IN TRANSLATION OF PERSIAN TEXTS INTO UZBEK.
Abstract.In this paper, the problem of converting Persian text into Uzbek (Latin) and its analysis was considered, and a solution was shown using the NLP system. Recently, much attention has been paid to natural language processing in the storage and retrieval of information. This article describes how the application of natural language processing (NLP) techniques can improve cross-linguistic information retrieval. Using a quasi-experimental method, we received Persian requests for relevant English documents. We used a bilingual machine-readable dictionary to translate Persian queries. NLP techniques such as tokenization, morphological analysis, and part-of-speech tagging have been used in the pre- and post-translation stages. The results showed that the use of NLP techniques increased efficiency.
Key words: NLP (natural language processing), phrases, grammar rules.

O'zbek tilining tilstrukturasi va NLP (Natural Language Processing) yordamida o'qitishning natijalari kengdir. Bu usul yordamida o'quvchilar o'zbek tilining o'qish, yozish va gaplashish bo'yicha tushunchalari va ko'nikmalarini rivojlantirishlari mumkin. O'zbek tilining tilstrukturasi yordamida, o'quvchilar fonetika, grammatika va leksika bo'yicha tushunchalarini yanada yaxshilashadi. Bu usulda, o'quvchilar o'zbek tilida ko'p paytdan ishlatilayotgan yangi so'zlar va iboralar haqida ham bilim oladilar. Bundan tashqari, o'zbek tilining tarixi, ibratli gaplar va izohlar haqida ham tushunchalar o'sadi.

NLP yordamida o'qitish esa, o'quvchilarga o'zbek tilida yozish va gaplashishda kompyuter yordamidan foydalanish tajribasi beradi. Bu usul yordamida, o'quvchilar o'zbek tilida yozishda yolg'on so'zlarni aniqlash, matnni avtomatik ravishda tafsilotlantirish, matndagi mavzuni tushuntirish va boshqalar kabi ko'nikmalar o'rganishadi. Bularning yanada ko'proq ko'nikmalarni o'quvchilarga yaratish uchun, o'qituvchilar shuningdek, kompyuter dasturlari yordamida o'zbek tilida gaplar va matnlar yaratish, analiz qilish va o'rganish usullarini o'rganishadi. Bu usul yordamida, o'quvchilar NLP-dan foydalanib, shu sohada muvaffaqiyat qozonishadi. Jamiyatda o'zbek tili tilstrukturasi va NLP muammolari hali ko'pdir, chunki shu sohada ko'p tajribasizlik bor. Lekin, bu sohaga qiziqishni ko'tarish, bu sohada ish qilishga qatnashish va yangiliklar bilan tanishish o'quvchilarga katta imkoniyatlar beradi.
Forschadan o'zbekchaga tarjima qilish uchun NLP (Natural Language Processing) dan foydalanish uchun quyidagi tartibni tavsiya qilamiz:
1. Tarjima qilinadigan matnni yaxshi tahlil qilish uchun dasturlar va algoritmik modellar yordamida matnni tahlil qilish kerak bo'ladi[2]. Bu yordamda, matnning grammatikasi, so'zlar va ularning ma'nolari, matnning ko'rsatmalar va boshqalar kabi tahlil elementlari aniqlanadi.
2. Tahlil natijalariga asoslanib, tarjima qilinadigan matnning ma'nosi tushuniladi va tarjimasi qilinadigan tilning grammatikasi va so'zlarining ko'nikmalari yaxshi tushuniladi.
3. Tarjima uchun matnning ma'nosi aniqlanganidan so'ng, avtomatik tarjima modellari yordamida matn o'zbek tiliga tarjima qilinishi mumkin. Bu yordamda, matnning sintaksisi va grammatikasi hisobga olingan holda, so'zlarning tarjimasi avtomatik tarzda aniqlanadi.
4. Tarjima natijalari ko'rib chiqilishi kerak. Avtomatik tarjima modellari yordamida tarjima qilingan matnning muvaffaqiyat darajasi nazorat qilinishi kerak. Bu yordamda, o'quvchilar yolg'on tarjimalarni aniqlash uchun avtomatik tarzda yasalgan tahlil modellaridan foydalanishlari mumkin.
5. Tarjima natijalari to'g'riligini tekshirish kerak. O'quvchilar tarjima natijalarini tekshirib, ularni yangi so'zlar va iboralar, grammatik va sintaksisning mosligi kabi elementlarga qarang.
Forschadan o'zbekchaga tarjima uchun NLP dan foydalanish, tarjima sifatini va tezligini oshiradi va qulayliklar yaratadi. Chunki NLP dasturlari va algoritmalarining yordami bilan, matnni avtomatik ravishda tahlil qilish va tarjima qilish mumkin. Bu yordam orqali, o'quvchilar o'zbek tilidagi matnlarni nazorat qilish va o'rganishlari osonlashadi. Forschadan o'zbekchaga tarjima qilish uchun NLP dan foydalanish algoritmi quyidagi tartibda amalga oshiriladi[4]:
1. Matnning tahlili: Forschadan o'zbekchaga tarjima qilishda, birinchi navbatda, matn tahlil qilinishi kerak. Bu yordamda, matnning sintaksisi va grammatikasi hisobga olingan holda, so'zlarning tarjimasi avtomatik tarzda aniqlanadi. Tahlil natijalari, matnning grammatikasi, so'zlar va ularning ma'nolari, matnning ko'rsatmalar va boshqalar kabi tahlil elementlari aniqlanadi.
2. Tarjima modellari: Matnning tahlili natijalariga asoslanib, tarjima modellari yordamida matn o'zbek tiliga tarjima qilinishi mumkin. Bu yordamda, avtomatik tarjima modellari, matnning sintaksisi va grammatikasi hisobga olingan holda, so'zlarning tarjimasi avtomatik tarzda aniqlanadi.
3. Tarjima natijalari nazorati: Tarjima uchun modellarning ishini aniqlash uchun, tarjima natijalari nazorat qilinishi kerak. Bu yordamda, o'quvchilar yolg'on tarjimalarni aniqlash uchun avtomatik tarzda yasalgan tahlil modellaridan foydalanishlari mumkin.
4. Tarjima natijalari tekshirilishi: Tarjima natijalarini tekshirib, ularni yangi so'zlar va iboralar, grammatik va sintaksisning mosligi kabi elementlarga qarang.
5. Tarjima natijalari taxmin qilinadigan dasturlash texnologiyalari yordamida yaxshilash: Tarjima natijalari taxmin qilinadigan dasturlash texnologiyalari yordamida yaxshilash mumkin. Bu yordam orqali, tarjima natijalarining sifatini va tezligini oshirish mumkin.



1-rasm.Fors tilidan o’zbek tiliga tarjima qilishda NLP(Natural Language Processing) dan foydalanib olingan natija
Tarjimalar tahlili davomida 90 foizgacha aniqlikni kuzatdik va NLP(Natural Language Processing) qulaylik imkoniyatlaridan samarali foydalanildi.
Forschadan o'zbekchaga tarjima qilish uchun NLP dan foydalanishning afzalliklari quyidagilardir:
1. Avtomatik tahlil: NLP algoritmalaridan foydalanib, matnni avtomatik ravishda tahlil qilish mumkin. Bu, tahlilni qilish uchun barcha grammatik elementlarini va so'zlarini qidirish va aniqlash vaqt va xarajatlarini oshiradi.
2. To'g'ri va barqaror natijalar: NLP modellarining tarjima natijalari yaxshi natijalar beradi. Chunki, ular o'zlarining zamonaviy texnologiyalardan foydalanish bilan, matnni yaxshi tahlil qilish va tarjima qilish mumkin.
3. Boshqa tillarga tarjima qilish imkoniyati: NLP modellarining bir afzalligi, ular boshqa tillarga avtomatik ravishda tarjima qilish imkoniyatini berishidir. Shuningdek, ular yuzlab tilda ishlashi mumkin.
4. Tezlik: NLP algoritmalari matnning tahlilini va tarjima qilishni o'zlashtiradi va shu sababli tezlikni oshiradi.
5. Qulaylik: NLP modellari o'quvchilarga matnni tahlil qilish va tarjima qilishda yordam beradi va shunga ko'ra, o'rganishlariga yordam beradi.
6. Dasturlash imkoniyati: NLP dasturlari va algoritmalari ochiq manba yoki kutubxonalar orqali olish va ularga qo'shimcha o'zgartirishlar kiritish orqali o'zgarishlarga tayyorlash imkoniyatini beradi.
Forschadan o'zbekchaga tarjima qilish uchun NLP dan foydalanishning bu afzallari, tarjima va tahlil jarayonlarini tezlashtiradi va qulaylik yaratadi. Bu, o'quvchilarning tilni tez va samarali tarzda o'rganishlariga yordam beradi.
Xulosa
Tizim bir tilli kabi yaxshi qidirish ko'rsatkichlariga olib kelmasligining ko'p sabablari bor. Bir tilli ma'lumotni qidirish hech qachon duch kelmaydigan muammodir. Tokenizatsiya, nutqning bir qismini belgilash va morfologik tahlildan foydalanish kabi NLP usullari CLIR tarjimasi muammosini hal qilishi mumkin. Tarjima qilinmagan so‘rovlar bilan bir qatorda frazemali tarjima ham muammoliroq. Frazalar deb ataladigan ko'p atamali tushunchalar NLP vositalari tomonidan quvvatlanganda osongina tarjima qilinadi.