BERT VA TENSORFLOWNING MATNLARNI TASNIFLASHDAGI AHAMIYATI

Abstract

Matnlarni tasniflash (klassifikatsiya qilish) tabiiy tilni qayta ishlash (NLP)da muhim vazifalardan biridir. Uning maqsadi kiritiladigan matn ma’lumotlarini avvaldan belgilab olingan sinflarga ajratishdan iboratdir. Buning uchun esa BERT modeli va TensorFlow kutubxonasidan foydalanish juda yaxshi samara beradi. Mazkur maqolada matnni tasniflash nima ekanligi, uning tabiiy tilni qayta ishlashdagi ahamiyati, matnni tasniflash borasida jahon tajribasi va erishilgan yutuqlar, BERT modelining yaratilish tarixi va unga bo‘lgan ehtiyoj, uning boshqa modellardan farqi, imkoniyatlari, sun’iy intellekt uchun ahamiyati hamda Tensorflow kutubxonasini o‘rnatish va undan foydalanish, TensorFlowning o‘ziga xos xususiyatlari, uning imkoniyatlari va  boshqa kutubxonalardan farqi, qolaversa, matnlarni tasniflashda BERT modeli va TensorFlow kutubxonasining o‘rni hamda ulardan kutiladigan natijalar qay darajada ijobiy ekanligi kabi masalalarga e’tibor qaratilgan.