Na minha lista:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Recurso digital |
| Idioma: | |
| Publicado em: |
Zenodo
2025
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://doi.org/10.5281/zenodo.15277010 |
| Tags: |
Adicionar Tag
Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!
|
Sumário:
- <p><strong><span lang="EN-US">Annotatsiya:</span></strong><span lang="EN-US"> Ushbu maqolada O‘zbek-Turk tarjima jarayonlarini avtomatlashtirish uchun Seq2Seq va Attention modellarining roli tahlil qilinadi. Seq2Seq modeli tarjima tizimlarining asosiy negizini tashkil etib, kiruvchi matnni kodlash va dekodlash orqali tarjimani amalga oshiradi. Biroq, bu yondashuv uzun jumlalarda kontekst yo‘qolishiga olib kelishi mumkin. Ushbu muammoni bartaraf etish uchun Attention mexanizmi qo‘llanilib, tarjima jarayonida har bir so‘zga individual e’tibor qaratish imkoniyati yaratiladi. Transformer va Multi-Head Attention modellarining joriy etilishi esa tarjima sifati va tezligini oshirishga xizmat qiladi. O‘zbek va turk tillari o‘rtasidagi neyron mashina tarjima tizimlarini rivojlantirish uchun katta hajmdagi parallel korpuslar yaratish, model arxitekturalarini moslashtirish va tarjima sifatini baholash usullarini takomillashtirish zarur.</span></p>