Published 2025-05-02
Keywords
- aspektga asoslangan hissiyot tahlili, ABSA korpusi, sentiment tahlili, mashinaviy o‘rganish, TF-IDF, SVM, BiLSTM, ko‘p tilli BERT, mBERT, annotatsiya, Cohen’s Kappa, natural language processing, tilshunoslik, agglutinyativ til, transformer modellar.
Abstract
Ushbu maqolada O‘zbek tilida aspektli sentiment tahlili (Aspect-Based Sentiment Analysis – ABSA) bo‘yicha olib borilgan tadqiqot natijalari taqdim etamiz. Tadqiqot doirasida ijtimoiy xizmatlar sohasidagi foydalanuvchilarning sharhlari asosida O‘zbek tilida ABSA korpusi yaratilgan. Korpusda har bir gapdagi aspekt terminlari va ularning sentiment baholari (ijobiy,
salbiy, neytral, ziddiyatli holda) belgilangan bo‘lib, umumiy 7412 aspekt termin va 7724 aspekt kategoriya mavjud. Annotatsiya ikki nafar tilshunos tomonidan amalga oshirilgan va annotatorlararo kelishuv (Cohen’s Kappa) 0.74 ko‘rsatkichni tashkil etadi. Tadqiqotda ushbu korpus asosida uchta sun’iy intellekt modellari – TF-IDF + SVM, BiLSTM va ko‘p tilli BERT (mBERT) sinovdan o‘tkazildi. Modellarning ishlashi aniqlik, Precision, Recall va F-score metrikalari orqali baholandi. Eksperiment natijalariga ko‘ra, BERT modeli eng yuqori ko‘rsatkichlarni qayd etdi (aniqlik: 84%, macro-F1: 0.82), BiLSTM o‘rtacha, SVM esa bazaviy darajadagi
natijalarni berdi. Shuningdek, O‘zbek tilining lingvistik xususiyatlari (agglutinyativlik, affiksatsiya, implitsit sentiment) modellarning ishlashiga qanday ta’sir qilishi tahlil qilindi.