Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Sprache: | |
| Veröffentlicht: |
Zenodo
2026
|
| Online-Zugang: | https://doi.org/10.5281/zenodo.20166346 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Inhaltsangabe:
- <p class="MsoNormal"><em><span>Mazkur tadqiqotda Telegram kanallaridagi matnlarni mavzuga ko‘ra avtomatik guruhlash jarayonida ikki xil vektorlashtirish yondashuvi — TF-IDF va Sentence-BERT —ning samaradorligi solishtirildi. Dastlab kanal xabarlari tozalanib, standart shaklga keltirildi. TF-IDF statistik xususiyatlarga asoslangan yuqori o‘lchamli vektorlarni yaratdi, Sentence-BERT esa qisqa Telegram xabarlarining semantik mazmunini chuqur aks ettiruvchi kontekstual embeddinglar hosil qildi. Har ikki yondashuvda K-Means algoritmi qo‘llanib, natijalar siluet ko‘rsatkichi, Davies–Bouldin indeksi va qo‘lda semantik tahlil orqali baholandi. </span></em></p> <p class="MsoNormal"><em><span>Tadqiqot natijalariga ko‘ra, semantik jihatdan izchil va mavzuviy jihatdan bir xil klasterlar shakllantirishda Sentence-BERT TF-IDFga nisbatan ancha ustun ekanligi isbotlandi.</span></em></p>