QORAQALPOQ TILINI MODELLASHTIRISHNING NAZARIY ASOSLARI VA MATEMATIK YONDASHUVLARI

Allaberdiyeva Durdana Guranmuratovna

doi:10.5281/zenodo.20009604

25.04.2026

Oʻzbekcha

QORAQALPOQ TILINI MODELLASHTIRISHNING NAZARIY ASOSLARI VA MATEMATIK YONDASHUVLARI

Published

25.04.2026

Journal

Priority areas for applying artificial intelligence to pedagogical education

Issue

Priority areas for applying artificial intelligence to pedagogical education

Pages

387-391

DOI

10.5281/zenodo.20009604

Authors

Allaberdiyeva Durdana Guranmuratovna

Abstract

Ushbu maqolada qoraqalpoq tilini modellashtirishning nazariy asoslari, lingvistik va matematik yondashuvlari kompleks tarzda tahlil qilinadi. Xususan, korpus lingvistikasi, ehtimollik nazariyasiga asoslangan til modellari, n-gram yondashuvi va zamonaviy neyron modellar ko‘rib chiqiladi. Agglyutinativ tillarga xos morfologik murakkabliklar, ma’lumotlar kamligi va siyraklik muammolari ilmiy asosda tahlil qilinadi. Tadqiqot natijalari qoraqalpoq tilining raqamli modellashtirilishi va tabiiy tilni qayta ishlash tizimlarini ishlab chiqishda muhim ahamiyat kasb etadi.

Keywords

qoraqalpoq tili til modeli n-gram ehtimollik modeli korpus lingvistikasi NLP agglutinatsiya.

Other language versions

Русский

В статье рассматриваются теоретические основы моделирования каракалпакского языка с использованием лингвистических и математических методов. Особое внимание уделяется корпусной лингвистике, вероятностным моделям, n-граммам и нейронным сетям. Анализируются проблемы агглютинативных языков, включая морфологическую сложность и разреженность данных. Результаты исследования могут быть использованы при разработке систем обработки естественного языка.

каракалпакский язык языковая модель n-грамма вероятностная модель корпусная лингвистика NLP

English

This paper investigates the theoretical foundations of modeling the Karakalpak language using linguistic and mathematical approaches. It focuses on corpus linguistics, probabilistic models, n-gram models, and neural network-based approaches. Special attention is given to the challenges of agglutinative languages, including morphological complexity and data sparsity. The findings are important for developing natural language processing systems and digital language resources.

Karakalpak language language model n-gram probabilistic model corpus linguistics NLP

References

1. Jurafsky, D., Martin, J. H. Speech and Language Processing. Pearson, 2009.

2. Manning, C. D., Schütze, H. Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press, 1999.

3. Mikolov, T. Neural Network Based Language Model. 2010.

4. Abduraxmonova, N. Korpus lingvistikasi bo‘yicha ilmiy tadqiqotlar. 2019.

5. Koehn, P. Statistical Machine Translation. Cambridge University Press, 2010.

6. Zipf, G. K. Human Behavior and the Principle of Least Effort. 1949.

View PDF