Published 2025-05-02
Keywords
- Tematik modellashtirish, tematik modellar, Python, LSA, LSI, LDA, NMF, HDP, nazoratsiz mashinali oʻqitish usullari, til korpusi.
Abstract
Tematik modellashtirish – bu hujjatlar toʻplamini tahlil qilish, ulardagi soʻz va soʻz birikmalarni aniqlash hamda hujjatlar toʻplamini eng yaxshi tavsiflovchi soʻz guruhlari va shunga oʻxshash frazalarni avtomatik ravishda klasterlashga asoslangan nazoratsiz mashinali oʻrganish usuli. Har kuni yuzlab, hatto minglab mijozlar bilan muloqot qiladigan kompaniyada, ijtimoiy tarmoqlardagi
xabarlar, elektron pochta xabarlari, chatlar, ochiq soʻrovnomalar va boshqa shu turdagi ma'lumotlarini tahlil qilish ancha murakkab jarayon. Sun'iy intellekt vositalari yordamida matn tahlili tilni tabiiy ravishda qayta ishlash uchun turli xil usullar yoki algoritmlardan foydalanadi. Ulardan biri mavzu tahlili - matnlardan mavzularni avtomatik aniqlash uchun ishlatiladi. Mavzuni tahlil qilish modellaridan foydalangan holda, tashkilotdagi katta hajmdagi matnli ma’lumotlarni qayta ishlash vazifalari mashinalarga yuklatilishi mumkin. Agar mashina har kuni mijozlar katta sondagi soʻrovlarini saralab bera olsa, tashkilot xodimlarining qancha vaqt tejashi va muhimroq vazifalarga sarflashi mumkinligini ta`kidlash zarur. Ushbu maqolada
mavzuni tahlil qilish usullarining zamonaviy usullari tavsifi, matematik asosi va Python tilidagi tadbigʻi koʻrib chiqiladi. Tematik modellashtirish – bu “nazoratsiz” mashinali oʻrganish usuli boʻlib, dataset treningini talab qilmaydi.