Том 1 № 1 (2026): КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА: ПРОБЛЕМЫ, РЕШЕНИЯ, ПЕРСПЕКТИВЫ
Статьи

HUQUQIY HUJJATLARNI MAZMUN O‘XSHASHLIGIGA KO‘RA AVTOMATIK KLASTERLASH: NLP YONDASHUVLARI VA AMALIY TATBIQ

Botir Elov
Alisher Navoiy nomidagi Toshkent davlat oʻzbek tili va adabiyoti universiteti
Биография

Опубликован 2026-06-01

Ключевые слова

  • huquqiy hujjatlar, klasterlash, TF-IDF, BM25, Sentence- BERT, K-Means, NLP, teglash tizimi, o‘xshashlik o‘lchovi.

Аннотация

Huquqiy hujjatlar hajmining ortib borishi ularni samarali saqlash, qidirish va tahlil qilish usullarini takomillashtirishni talab etmoqda. Ushbu maqolada huquqiy hujjatlarni mazmun o‘xshashligiga ko‘ra avtomatik klasterlashning ilmiy-amaliy asoslari, qo‘llaniladigan algoritmlar va O‘zbekiston Respublikasi huquqiy hujjatlari matnlari asosida amalga oshirilgan tajribalar ko‘rib chiqiladi. TF-IDF, BM25 va Sentence-BERT vektorlashtirish usullari hamda KMeans klasterlash algoritmi asosida 12 ta huquqiy yo‘nalishni qamrab oluvchi teglash tizimini qamrab oladi. Tadqiqot natijalari Silhouette Score va Davies-Bouldin indeksi ko‘rsatkichlari bilan taqdim etiladi.