O'zbek tilida muloqot tizimlari, nutq jarayonlarini amalga oshirish texnologiyalari tahlili

Ushbu maqolada o‘zbek tilida muloqot texnologiyalarini takomillashtirishga doir zamonaviy yondashuvlar va tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) asosidagi algoritmlar chuqur tahlil qilingan. Xususan, nutqni matnga aylantirish (STT), matndan nutq hosil qilish (TTS), morfologik va sintaktik tahlil, matnni normallashtirish, stemming, lemmatizatsiya, so‘z turkumini aniqlash (POS tagging) va gap tuzilmalarini tiklash mexanizmlari tizimli ravishda ko‘rib chiqilgan. STT jarayonida MFCC koeffitsiyentlari asosida xususiyatlarni ajratish, so‘ngra BiLSTM, LSTM, CNN, Transformer va Attention modellar orqali tanish aniqligini oshirish texnologiyalari yoritilgan. TTS tizimida esa Tacotron 2, WaveNet, DeepVoice va Festival kabi ilg‘or texnologiyalarning lingvistik va akustik bosqichlari, shuningdek tabiiylik, sintez sifati va real vaqtli ishlash qobiliyatlari solishtirilib, texnik taqqoslash jadvali orqali baholangan. Matn normallashtirish bosqichida tinish belgilarini tiklash, sintaktik tuzatish, imlo va grammatik xatolarni bartaraf etish uchun qoidalarga asoslangan va neyron modellar yondashuvi o‘rganilgan. Shuningdek, BiLSTM-CRF modeli asosida POS tagging va gap tuzilmalarini aniqlashda qo‘llanilgan strategiyalar tahlil etilib, ushbu modelning o‘zbek tili uchun moslashuvchanligi ko‘rsatilgan. Sintaktik tahlilda Constituent tree va Dependency tree asosida gap tarkibi va bog‘liqliklar grafik ko‘rinishda ko‘rsatilgan. Morfologik tahlil algoritmlari orqali so‘zlarning shakllanishi va grammatik yasalishi, stemming va lemmatizatsiya jarayonlari bosqichma-bosqich bayon etilgan.