Ijtimoiy-gumanitar fanlar

GRADIENT BOOSTING METODI VOSITASIDA O‘ZBEK TILI MATNLARINI SENTIMENT TAHLIL QILISH

Gradient Boosting, sentiment Tahlil, maʼlumotlarni tozalash, tokenizatsiya, xususiyat chiqarish, TF-IDF, Bag-of-Words, soʻz embeddinglari, morfologik normalizatsiya.

Mualliflar

##submission.versions##

Ushbu maqolada Gradient Boosting (GB) usuli yordamida oʻzbek tilidagi matnlarni sentiment tahlil qilishning samaradorligi va imkoniyatlari tadqiq qilingan. Korpusdagi matnlar tozalash, tokenizatsiya va normalizatsiya bosqichlari orqali oldindan tayyorlandi. Gradient boosting algoritmi asosida yaratilgan modelning aniqligi eksperimental sinovlar orqali, precision, recall va F1-score kabi metrikalar asosida baholandi. GBning ketma-ket xatolarni tuzatish qobiliyati tufayli, oʻzbek tilidagi murakkab soʻz birikmalari (masalan, “yaxshi emas”, “hech qanday yomon") aniq talqin qilindi. Morfologik normalizatsiya (soʻz o‘zaklarini ajratish) va maʼlumotlarni muvozanatlash kabi usullar model ishonchliligini 4% ga oshirdi. Tadqiqot natijalari mijozlar fikrlari tahlili, ijtimoiy tarmoqlarni monitoring qilish va til xizmatlaridagi avtomatik baholash tizimlarida qoʻllanilishi mumkinligini tasdiqlaydi.