МЕТОДҲОИ МУОСИРИ КЛАССИФИКАТСИЯИ МАТН ДАР АСОСИ АЛГОРИТМҲОИ ОМӮЗИШИ МОШИНӢ

Ilhomjon Qodirov

Муаллифон

 

       Низамитдинов А.И. – доктори фалсафа(PhD) аз рӯйи ихтисос, омӯзгори калон, кафедраи иқтисоди рақамӣ, Донишкадаи политехникии Донишгоҳи техникии Тоҷикистон ба номи академик М.С.Осими, ш. Хуҷанд, Ҷумҳурии Тоҷикистон,ahlidin@gmail.com

     Ҷабборова Ш.А. – донишҷӯи курси 4, ихтисоси технология ва низомҳои иттилоотӣ дар иқтисодиёт, Донишкадаи политехникии Донишгоҳи техникии Тоҷикистон ба номи академик М.С.Осими, ш. Хуҷанд, Ҷумҳурии Тоҷикистон, jaborova232000@gmail.com

 

Чакида

  Мақола ба истифодаи омӯзиши мошинсозӣ дар масъалаҳои таҳлили матн бахшида шудааст. Диққати махсус ба он равишҳое дода мешавад, ки метавонанд барои истихроҷи иттилоот аз матни забони табиӣ самаранок истифода шаванд. Марҳилаҳо ва сатҳҳои гуногуни таҳлили матн ва имкони истифодаи усулҳои омӯзиши мошинсозӣ дар ҳар кадоми онҳо баррасӣ мешаванд. Ҳангоми ҳалли масъалаҳои таснифоти матн, алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ истифода мешаванд, аз қабили регрессияи логистикӣ (регрессияи Logistic), K-наздиктарин ҳамсояҳо (K ҳамсояҳои наздиктарин), дарахтони қарор (Дарахти Қарор), Ҷангали тасодуфӣ (Random Forest), алгоритмҳои афзоишёбанда (CatBoost, XGBoost), дискриминантҳои хатӣ ва шабакаҳои нейронӣ. Хулоса мешавад, ки њалли масъалањои таснифи матн дар асоси ин алгоритмњо нисбат ба дигар равишњои масъалањои таснифї бањои хеле баланд дорад. Барои арзёбии самаранокии алгоритмҳои истифодашуда матритсаи хатогиҳо (Матритсаи Confusion) истифода шудааст, ки дурустии пешгӯии модел ва дараҷаи хатогиҳоро дар масъалаҳои таснифкунӣ нишон медиҳад. Тартиби омӯзиши мошинсозӣ самаранокии тақрибан 60-86% -ро барои таҳлили қисмҳои нутқ дар ҷумлаҳои самтҳои гуногуни мавзӯӣ (дар мисоли забони русӣ) бо истифода аз маълумот аз сайти иттилоотии lenta.ru нишон дод.

Калидвожаҳо

алгоритм, омӯзиши мошинсозӣ, таснифи матн, коркарди додаҳо, таҳлили матн, коркарди пешакии матн.

Забон

тоҷикӣ

Намуд

техникӣ

Сол

2023

Саҳифа

30-31

Рӯйхати адабиётҳои истифодашуда

  1.  
    1. Aggarwal C. and Zhai C. A survey of text classification algorithms. 2012. Springer, p.163—222.
    2. Artificial intelligence, machine learning and deep learning: [Электронный ресурс]. URL: https://velog.io/@gabie0208/1.1-Artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning.
    3. Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda.(2018). Applied Text Analysis with Python. O’Reilly Media, Inc., pp.368.
    4. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. An introduction to statistical learning: with applications in R. New York: 2013. Springer.
    5. Korde V. and Mahender C. Text classification and classifiers: A survey. International Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), 2012. 3 (2), P. 85—99.
    6. Niharika S., Latha V. and Lavanya, D. A Survey on Text Categorization. International Journal of Computer Trends and Technology, 2012. volume 3, Issue 1.
    7. NLP Tutorial for Text Classification in Python: [Электронный ресурс]. URL: https://medium.com/analytics-vidhya/nlp-tutorial-for-text-classification-in-python-8f19cd17b49e.
    8. Wilcox A. and Hripcsak G. Classification algorithms applied to narrative reports. 1999. p. 455.

 

Таърихи нашр

2023-10-19