АГГЛЮТИНАТИВТІ ТІЛДЕРГЕ АРНАЛҒАН МОРФОЛОГИЯЛЫҚ ДИЗАМБИГУАЦИЯ МЕН POS-ТАҢБАЛАУДЫ БІРЛЕСІП МОДЕЛЬДЕУ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.26.2.005Кілт сөздер:
морфологиялық дизамбигуация, сөз таптарын белгілеу, агглютинативті тілдер, бірлескен модельдеу, есептік морфология, төмен ресурсты тілдерАңдатпа
Агглютинативті тілдер күрделі морфологиялық құрылымына, өнімді аффиксациясына және жоғары морфологиялық көпмәнділігіне байланысты табиғи тілді өңдеу үшін әлі де айтарлықтай қиындықтар туғызады. Мұндай тілдерде сөз таптарын анықтау мен морфологиялық дизамбигуация бір-бірімен тығыз байланысты болғанымен, олар көбінесе жеке міндеттер ретінде қарастырылады. Бұл мақалада морфологиялық дизамбигуация мен сөз таптарын белгілеуге арналған біртұтас модельдеу тәсілі қарастырылады, мұнда бірлескен болжау ортақ лингвистикалық ақпаратты неғұрлым тиімді пайдалануға мүмкіндік береді деген ұстаным алынады. Ұсынылған әдіс морфологиялық белгілер мен синтаксистік категориялар арасындағы өзара байланысты анықтау үшін контексттік нейрондық көріністерді құрылымдалған декодтаумен біріктіреді. Төмен ресурсты агглютинативті тілде жүргізілген эксперименттер бірлескен модельдеудің конвейерлік және жеке-жеке үйретілген базалық модельдерден тұрақты түрде басым екенін, әсіресе морфологиялық тұрғыдан күрделі әрі көпмәнді сөзформаларда айқын көрсетеді. Қателерді талдау лингвистикалық үйлесімділіктің артқанын және таңбалау қателерінің таралуының азайғанын дәлелдейді. Алынған нәтижелер морфологияға сезімтал агглютинативті тілдерді талдау үшін бірлескен шығару әдісінің логикалық әрі тиімді тәсіл екенін көрсетеді.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en