MASHINA TARJIMASI TIZIMLARIDA OʻZBEK TILINING LINGVISTIK XUSUSIYATLARINI HISOBGA OLISH MASALALARI
Keywords:
Kalit soʻzlar: mashina tarjimasi, neyron tarjima, oʻzbek tili, agglutinatsiya, transformer modeli, Google Translate, tarjima sifati, NMT.Abstract
ANNOTATSIYA
Ushbu maqolada mashina tarjimasi tizimlarida oʻzbek tilining lingvistik
xususiyatlarini hisobga olish masalalari koʻrib chiqiladi. Oʻzbek tilining agglutinativ
tuzilishi, murakkab morfologiyasi va sintaktik oʻziga xosliklari tarjima jarayonida
qator qiyinchiliklar keltirib chiqaradi. Maqolada Google Translate, DeepL va boshqa
zamonaviy tarjima tizimlarining oʻzbek tili bilan ishlash samaradorligi tahlil qilinadi.
Shuningdek, neyron tarmoqlar asosidagi tarjima modellarining imkoniyatlari va
tarjima sifatini oshirishga qaratilgan amaliy takliflar bayon etiladi.
References
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N. et al. (2017). Attention is all you need.
Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
2. Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2015). Neural machine translation by
jointly learning to align and translate. ICLR 2015.
3. Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). Neural machine translation of
rare words with subword units. ACL 2016, 1715–1725.
4. Costa-jussà, M. R. et al. (2022). No Language Left Behind: Scaling Human-
Centered Machine Translation. arXiv:2207.04672.
5. Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W.-J. (2002). BLEU: a method
for automatic evaluation of machine translation. ACL 2002, 311–318.
6. Mirzayev, F. va boshqalar. (2023). Oʻzbek-ingliz mashina tarjimasidagi
morfologik muammolar tahlili. OʻzMU axborotnomasi, 4, 112–125.
7. Koehn, P. (2020). Neural machine translation. Cambridge University Press.
8. Bekchanov, H. M. (2024). Oʻzbek tilidagi parallel korpuslarni shakllantirish
metodikasi. Urganch Davlat universiteti ilmiy jurnali, 2(2), 34–45.
9. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-
training of deep bidirectional transformers for language understanding. NAACL-HLT
2019.
10. Oʻzbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligi. (2023). Sunʻiy
intellektni rivojlantirish milliy strategiyasi. Toshkent.
11. Tiedemann, J. (2012). Parallel Data, Tools and Interfaces in OPUS. LREC
2012, 2214–2218.
12. Forcada, M. L., & Ginestí-Rosell, M. (2011). Apertium: a free/open-source
platform for rule-based machine translation. Machine Translation, 25(2), 127–144.
