MATNLI MA’LUMOTLARDAN FAKTLARNI AJRATISH TEXNOLOGIYALARI

Niyozmatova N.A; Xoitqulov A.A; Mamatov A.A

MATNLI MA’LUMOTLARDAN FAKTLARNI AJRATISH TEXNOLOGIYALARI

Mualliflar

Niyozmatova N.A “Toshkent irrigatsiya va qishloq xo‘jaligini mexanizatsiyalash muhandislari instituti” Milliy tadqiqot universiteti qoshidagi Fundamental va amaliy tadqiqotlar instituti
Xoitqulov A.A “Toshkеnt irrigasiya va qishloq xo‘jaligini mеxanizatsiyalash muhandislari” Milliy tadqiqot univеrsitеti
Mamatov A.A Namangan davlat universiteti

Kalit so‘zlar:

Faktlarni ajratish, matnli ma'lumotlar, tabiiy tilni qayta ishlash, mashinali o'qitish, semantik tahlil, nomlangan entitetlar, ma'lumotlarni tuzish, qoidalarga asoslangan yondashuv, validatsiya, strukturalashtirish.

Annotatsiya

Ushbu maqola matnli ma'lumotlardan faktlarni ajratish texnologiyalari va
ularning ahamiyatini tahlil qiladi. Maqolada matnlardan faktlarni aniq va samarali ajratish
usullari, jumladan kalit so'zlar asosida ajratish, qoidalarga asoslangan yondashuvlar va
mashinali o'qitish metodlari ko'rib chiqilgan. Tabiiy tilni qayta ishlash texnologiyalari va
semantik tahlil usullari bilan birga, faktlarni ajratishning asosiy bosqichlari - nomlangan
entitetlarni aniqlash, munosabatlarni ajratish, voqealarni aniqlash, matndan faktlarni ajratish va
ularni validatsiya qilish jarayonlari yoritilgan. Bugungi kunda katta hajmdagi matnli
ma'lumotlarni qayta ishlash, ulardan foydali ma'lumotlarni ajratib olish va strukturalashtirish
masalasi tibbiyot, huquq, biznes kabi turli sohalarda qaror qabul qilish jarayonlarini
optimallashtirishda muhim ahamiyatga ega ekanligi ta'kidlangan.

Manbalar

Makarov S.P.A. et al. Extraction of Structured Information from Unstructured Texts. – 2016.

Grishman R. Automatic Information Extraction from Text. – 2004.

Kowsari K., Meimandi K.J., Heidarysafa M., Mendu S., Barnes L., Brown D. Text Classification Algorithms: A Survey. – 2019.

MATNLI MA’LUMOTLARDAN FAKTLARNI AJRATISH TEXNOLOGIYALARI