SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA MATNLI MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISH
Keywords:
Kalit so‘zlar: Word2Vec, So‘z vektorlari, Tabiiy tilni qayta ishlash, Semantik o‘xshashlik, CBOW, Skip-gram, Matn tahlili, So‘z konteksti, Mashinalarda o‘rganish, Tavsiyalar tizimi, Vektorlashtirish.Abstract
Annotatsiya. Ushbu maqolada Word2Vec modeli sun’iy intellektning tabiiy tilni
qayta ishlash (NLP) sohasidagi mashhur vektorlashtirish yondashuvlaridan biridir.
Ushbu model so‘zlarni matematik vektorlar ko‘rinishida ifodalaydi va ularning
semantik o‘xshashliklarini aniqlash imkonini beradi. Word2Vec matn tahlilida so‘zlar
orasidagi kontekstual bog‘lanishlarni o‘rganish, semantik tahlil va tavsiyalar
tizimlarini yaratishda keng qo‘llaniladi. Modelning Continuous Bag-of-Words
(CBOW) va Skip-gram arxitekturasi turli vazifalarda samarali ishlashini ta’minlaydi.
Shu sababli, Word2Vec matn tahlili va NLP tadqiqotlarida muhim vosita hisoblanadi.
References
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Nyári Dorina, “Text and Image Analysis with the Help of Artificial Intelligence,”
Medium, 2022.
2. Al-Sahaf va boshqalar, “Artificial Intelligence Methods in Natural Language
Processing: A Comprehensive Review,” ResearchGate, 2024.
3. MDPI tahririy jamoasi, “A Methodological Framework for AI-Driven Textual Data
Analysis,” MDPI, 2023.
4. Columbia University, “Using Natural Language Processing to Analyse Text Data
in Behavioural Science,” 2022.
5. Wang va boshqalar, “Ten Natural Language Processing Tasks with Generative
Artificial Intelligence,” Applied Sciences, 2024.
