İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda rəqəmsal dövlətin formalaşması və intellektuallaşdırılması, Azərbaycan dilinin İKT, İKT-nin Azərbaycan dili problemləri üzrə elmi tədqiqatlar aparan şöbələrin birgə elmi seminarı keçirilib. Tədbirdə “Terminoloji dinamiki proseslərin intellektual analizi üçün metodun işlənməsi” mövzusunda tədqiqat işinə dair institutun baş elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru İradə Ələkbərova, böyük elmi işçilər – Əfruz Qurbanova və Səbinə Məmmədzadənin həmmüəllifi olduqları məqalə təqdim olunub.

Mövzu ilə bağlı çıxış edən Əfruz Qurbanova bildirib ki, milli terminoloji informasiya sisteminin (MTİS) terminoloji verilənlər bazasına (TVB) bütün bilik sahələri üzrə toplanan terminoloji altsistemlər əsasında milli terminoloji mühit formalaşır. Milli terminoloji sistemdə hər bir bilik sahəsinin özünün terminoloji altsistemləri formalaşır və bu sistemlərin bir-biri ilə əlaqələri vardır. MTİS-in terminoloji verilənlər bazasına toplanan terminlərin həcmi sürətlə artır. Bu da TVB-də saxlanılan terminlərin uyğun fənlər üzrə paylanması, analizi, axtarışı və əldə edilməsi üçün yeni texnologiyalardan istifadəni tələb edir.

Onun sözlərinə görə, tədqiqat işində milli terminoloji sistemdə terminoloji dinamiki proseslərin modelləşdirilməsi məsələsi nəzərdən keçirilir. Bu məqsədlə milli terminoloji sistemə daxil edilən terminlərin aid olduqları fənlərin və onlar arasında münasibətlərin müəyyən olunması üçün klaster analizi metodundan istifadə təklif edilir. Bu, terminlərin uyğun fənlər üzrə paylanması və fənlərin yaxınlıq səviyyəsinin qiymətləndirilməsinin avtomatlaşdırılmasına imkan verəcəkdir. Bildirib ki, təcrübə üçün MTİS-in terminoloji verilənlər bazasında saxlanılan 750 termindən istifadə olunub. Bu verilənlər bazası informasiya texnologiyaları, biologiya, tibb, geologiya, iqtisadiyyat, tarix və dilçilik sahələrinə uyğundur. Klasterləşmənin nəticələrini qiymətləndirmək üçün “dəqiqlik” meyarından istifadə edilib.

Ə.Qurbanova tədqiqat işində yeni terminlərin müvafiq fənlərdə yerləşdirilməsi üçün təsnifatlandırmada Naive Bayes metodunun təklif edildiyini deyib.

“Milli terminoloji mühitdə dinamiki proseslərin analizi və qiymətləndirilməsinin avtomatlaşdırılması ayrı-ayrı bilik sahələrinin inkişaf dinamikasının müəyyənləşdirilməsi; fənlərarası münasibətlərin yeni tendensiyalarının əldə edilməsi; fənlərarası terminoloji çoxluqların 2-2, 3-3 (riyaziyyat-fizika, riyaziyyat-fizika-kimya və s.) və s. kəsişmələri, beləliklə də, elm sahələrinin, fənlərin yaxınlıq səviyyəsinin təyini; terminoloji çoxluqların kəsişmələrinin dinamikasını izləməklə fənlərarası differensasiya və ya inteqrasiya proseslərinin necə getdiyinin müəyyənləşdirilməsi üçün yeni imkanlar açır. Bu imkanlar da təklif etdiyimiz yanaşmanın universallığını sübut edir. Belə ki, bu yanaşmadan spamların və zərərli kontentlərin avtomatik aşkarlanması, müəlliflərin maraq dairəsinin və fəaliyyət sahəsinin müəyyənləşdirilməsi və s. kimi məqsədlər üçün də istifadə etmək olar”, – deyə tədqiqatçı söyləyib.

Məruzəçinin sözlərinə görə, tədqiqat işində təsvir olunan terminlərin klasterləşməsi üsulları olduqca aktualdır. Onlar istənilən terminoloji informasiya sistemləri üçün uyğundur, çünki böyük superkompüterlər və ya bahalı proqram təminatı tələb etmir. Terminoloji informasiya sistemlərinin intellektuallığına nail olmaq üçün maşın təlimi metodlarından, əsasən də klasterləşdirmə və klassifikasiyadan istifadə terminlərin təhlili və axtarışında yaxşı nəticələr əldə etməyə imkan verir.

Sonra baş elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru İradə Ələkbərova çıxış edərək bildirib ki, Naive Bayes metodunun əsas üstünlüyü real vaxtda proqnozlaşdırmaq üçün istifadə edilə bilməsidir. Əsas ideya sənədlərdəki sözlərin hansı sinfə aid olma ehtimalını qiymətləndirmək üçün sənəddə sözlərin əlamətlərindən istifadə etməkdir.

“Beləliklə, Naive Bayes klassifikatorundan istifadə etməklə, biz öz fərdi təsnifatımızı yarada və terminlərin uyğun fənlər üzrə avtomatik paylanması məsələsini həll edə bilirik. Yəni, təsnifatlandırma vasitəsilə sözləri əlamətlərə görə uyğun siniflərə bölürük. Məsələnin bu cür həlli Big Data probleminin səmərəli həllinə, eyni zamanda sistemdə axtarışın keyfiyyətinin yüksəldilməsinə kömək edə bilər”, – deyə İ.Ələkbərova qeyd edib.

Sonda mövzu ətrafında fikir mübadiləsi aparılıb, çoxsaylı suallar cavablandırılıb, müvafiq istiqamətdə gələcək tədqiqatlara dair təklif və tövsiyələr səsləndirilib.

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.