(untitled) (DIGITAL TRANSFORMATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2024)
Tematik modellashtirish – tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing, NLP) vazifalarining muhim komponenti bo`lib, turli sohalarda ishlatilishi mumkin. Tematik modellarida ikkita asosiy muammo mavjud: natijani bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin bo’lgan mavzularni aniqlash va allaqachon topilgan mavzularni tushunishni osonlashtirish. Ushbu maqolada, tematik modellashtirishning zamonaviy usullari hisoblangan manfiy bo’lmagan matritsa faktorizatsiyasi (Non-negative Matrix Factorization), yashirin semantik taqsimot (Latent Semantic Allocation, LSA), ehtimoliy yashirin semantik tahlil (Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA), lda2vec chuqur o’rganish modeli va tBERT haqida fikr-mulohaza yuritiladi. Tematik modellashtirish odatda katta hajmdagi til korpusiga qo‘llaniladi. Tematik modellashtirish uchta turdagi so‘zlarning klasterlarini hosil qiladi – birgalikda keladigan so‘zlar; so‘zlarning taqsimlanishi va mavzu bo‘yicha so‘zlarning gistogrammasi. Ushbu maqolada o`zbek tili korpusidagi namunaviy matnlarga LDA usulini qo`llash orqali olingan natijalar keltiriladi.