SAVOL GENERATSIYASIDA MATN TUZILISHI VA LINGVISTIK OMILLAR TAHLILI
В данной статье анализируется роль структуры текста и лингвистических факторов в процессе генерации вопросов. Показано, что формирование вопросов не ограничивается преобразованием повествовательных предложений в вопросительные, а связано с выявлением информационного центра текста, определением синтаксических отношений и учетом семантических связей. Отмечается, что агглютинативный характер узбекского языка усиливает значение морфологических показателей при формировании вопросов. В работе синтаксические, морфологические и семантические факторы рассматриваются в рамках структуры текста, а также анализируется их влияние на содержательную точность, грамматическую правильность и естественность формируемых вопросов.
1. Du X., Shao J., Cardie C. Learning to Ask: Neural Question Generation for Reading Comprehension. ACL, 2017.
2. Heilman M., Smith N. A. Automatic Factual Question Generation from Text. Carnegie Mellon University, 2011.
3. Kurdi G., Leo J., Parsia B., Sattler U., Al-Emari S. A Systematic Review of Automatic Question Generation for Educational Purposes. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2020.
4. Mulla N., Gharpure P. Automatic Question Generation: A Review of Methodologies, Datasets, Evaluation Metrics, and Applications, 2023.
5. Pan L., Lei W., Chua T.-S., Kan M.-Y. Recent Advances in Neural Question Generation. arXiv preprint arXiv:1905.08949, 2019.
6. Zhang R., Guo J., Chen L., Fan Y., Cheng X. A Review on Question Generation from Natural Language Text. ACM Transactions on Information Systems, 2021. Ha, to‘g‘ri.
7. Blšták M., Rozinajová V. Automatic Question Generation Based on Sentence Structure Analysis Using Machine Learning Approach. Natural Language Engineering, 2022.
8. Flor M., Riordan B. A Semantic Role-Based Approach to Open-Domain Automatic Question Generation. Proceedings of the Thirteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, 2018, pp. 254–263.
9. Das B., Majumder M., Phadikar S., Sekh A. A. Automatic Question Generation and Answer Assessment: A Survey. Research and Practice in Technology Enhanced Learning, 2021.
Copyright (c) 2026 «ВЕСТНИК НУУз»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.
.jpg)
2.png)
