KORPUS ASOSIDA TERMINLARNI AVTOMATIK AJRATIB OLISH METODOLOGIYASI

Article Sidebar

PDF
Выпуск: Том 4 № 39 : Инновационные исследования в современном мире: теория и практика
Раздел: Статьи
Опубликован:

Main Article Content

O'zbekiston Davlat Jahon Tillari Universiteti Tayanch doktoranti
info@in-academy.uz

Аннотация:

Maqola parallel korpuslardan terminologik birliklarni avtomatik ajratib olish metodologiyasini o'rganadi. Tadqiqotda statistik, lingvistik va gibrid yondashuvlar tahlil qilinadi hamda 4,400 gap va 1,468 termindan iborat ingliz-o'zbek korpusi asosida Sketch Engine vositasining imkoniyatlari ko'rsatiladi. Natijalar gibrid yondashuv (precision=89.7%, recall=86.2%) terminologiya ajratishda eng samarali ekanligini tasdiqlaydi.

Ключевые слова:

Article Details

Как цитировать:

Asqarova, M. . (2025). KORPUS ASOSIDA TERMINLARNI AVTOMATIK AJRATIB OLISH METODOLOGIYASI. Инновационные исследования в современном мире: теория и практика, 4(39), 13–14. извлечено от https://in-academy.uz/index.php/zdit/article/view/67749

Библиографические ссылки:

Cabré, M. T. (1999). Terminology: Theory, methods, and applications. John Benjamins.

Frantzi, K., Ananiadou, S., & Mima, H. (2000). Automatic recognition of multi-word terms. International Journal on Digital Libraries, 3(2), 115-130.

Hunston, S. (2002). Corpora in applied linguistics. Cambridge University Press.

Kageura, K., & Umino, B. (1996). Methods of automatic term recognition. Terminology, 3(2), 259-289.

Kilgarriff, A., et al. (2014). The Sketch Engine: Ten years on. Lexicography, 1(1), 7-36.

Tiedemann, J. (2011). Bitext alignment. Morgan & Claypool.

Zhang, Z., Gao, J., & Ciravegna, F. (2018). SemRe-Rank: Improving automatic term extraction. ACM Transactions on Knowledge Discovery, 12(5), 1-41.