TABIIY TILNI QAYTA ISHLASH TIZIMLARIDA ISHLOV BERISH VAQTINI ODDIY CHIZIQLI REGRESSIYA (SLR) MODELI YORDAMIDA BASHORAT QILISH
Keywords:
NLP, regressiya modeli, morfologik tahlil, algoritm, matematik model, bashorat.Abstract
Ushbu maqolada tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing – NLP) tizimlarida matnlarni qayta ishlash vaqtini bashorat qilish masalasi ko‘rib chiqilgan. Tadqiqotda matn hajmi va ishlov berish vaqti o‘rtasidagi bog‘liqlik oddiy chiziqli regressiya (Simple Linear Regression – SLR) modeli yordamida tahlil qilinadi. Model parametrlarini aniqlashda eng kichik kvadratlar usuli qo‘llanilgan. Eksperimental natijalar regressiya modeli NLP tizimlarida ishlov berish vaqtini oldindan baholash va hisoblash resurslarini samarali boshqarishda foydali ekanligini ko‘rsatadi. Shuningdek, maqolada taklif etilgan algoritmning C++ dasturlash tilidagi realizatsiyasi keltirilgan.
References
1. Потапов А.С. Технологии искусственного интеллекта - СПб: СПбГУ ИТМО, 2010.-218 с.
2. Интеллектуальные информационные системы и технологии: учебное пособие / Ю.Ю. Громов, О.Г. Иванова, В.В. Алексеев и др. - Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. - 244 с.
3. Игнатьев Н.А., Усманов Р.Н., Мадрахимов Ш.Ф. Берилганларнинг интеллектуал тахлили // Укув кулланма. Тошкент-2018, 144 б.
4. Асадуллаев Р.Г. Нечеткая логика и нейронные сети: учебное пособие /— Белгород, 2017. -309 с.
