KO‘P TILLI SUN’IY INTELLEKT TIZIMLARIDA SEMANTIK NOMUVOFIQLIK MUAMMOLARI
Keywords:
Kalit so‘zlar: ko‘p tilli sun’iy intellekt, semantik nomuvofiqlik, polisemiya, frazeologiya, pragmatika, neyron tarjima, kichik resursli tillar., Keywords: multilingual artificial intelligence, semantic inconsistency, polysemy, pragmatics, neural translation, low-resource languages., Ключевые слова: многоязычный искусственный интеллект, семантическая несогласованность, прагматика, нейронный перевод, языки с ограниченными ресурсами.Abstract
Annotatsiya. Mazkur maqolada ko‘p tilli sun’iy intellekt tizimlarida uchraydigan semantik nomuvofiqlik muammolari lingvistik va texnologik nuqtai nazardan tahlil qilinadi. Polisemiya, omonimiya, frazeologik birliklar, madaniy kontekst va pragmatik ma’no tafovutlari sun’iy intellekt modellarining aniqligiga qanday ta’sir ko‘rsatishi ilmiy asosda yoritiladi. Shuningdek, kichik resursli tillar, xususan o‘zbek tili misolida real tarjima va generativ model xatolari ko‘rib chiqiladi. Tadqiqot davomida semantik buzilishlarni kamaytirishning strategik yo‘nalishlari taklif etiladi. Natijalar ko‘p tilli sun’iy intellekt tizimlarini rivojlantirishda chuqur lingvistik integratsiya zarurligini ko‘rsatadi.
Annotation. This article provides a theoretical and practical analysis of semantic inconsistency in multilingual artificial intelligence systems. It examines how polysemy, homonymy, idiomatic expressions, cultural context, and pragmatic meaning differences affect the performance of AI models. Particular attention is given to low-resource languages, especially Uzbek, through real examples of translation and generative model errors. The study proposes strategic approaches to reduce semantic distortions and emphasizes the necessity of deeper linguistic integration in multilingual AI development.
Аннотация. В статье рассматриваются теоретические и практические аспекты семантической несогласованности в многоязычных системах искусственного интеллекта. Анализируются явления полисемии, омонимии, фразеологии, культурного контекста и прагматических различий. Особое внимание уделяется языкам с ограниченными ресурсами, в частности узбекскому языку. Предлагаются стратегические направления минимизации семантических искажений. Результаты исследования подчеркивают необходимость углубленной лингвистической интеграции при разработке многоязычных ИИ-систем.
