DATA MINING TECHNIQUES IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING: A REVIEW

Abstract

So‘nggi yillarda ijtimoiy tarmoqlar, bloglar va yangilik maqolalari kabi turli manbalardan olingan matnli ma’lumotlar miqdorida katta o‘sish sodir bo‘ldi. Ma’lumotlarning ko‘payishi bilan mazmunli tushunchalarni olish uchun samarali va tez tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) usullariga ehtiyoj paydo bo‘ladi. Katta hajmdagi ma’lumotlar to‘plamlaridan namunalar va bilimlarni olishni o‘z ichiga olgan ma’lumotlar ilmi texnikasi NLP ilovalarida foydali ekanligini isbotladi. Ushbu maqolada biz NLP vazifalariga qo‘llaniladigan turli xil ma’lumotlarni yig‘ish usullarini ko‘rib chiqamiz, jumladan matn tasnifi (klassifikatsiya), hissiyotlarni tahlil qilish (sentiment), obyektni tanib olish (NER) va mavzuni modellashtirish. Biz har bir texnikaning afzalliklari va cheklovlarini muhokama qilamiz va NLPda ma’lumotlar qazib olishdan foydalanish bilan bog‘liq ba’zi qiyinchiliklarni ta’kidlaymiz. Va nihoyat, biz ushbu sohadagi kelajakdagi tadqiqot yo‘nalishlari haqida ba’zi fikrlarni taqdim etamiz.