Vol. 3 No. 9 (2026), Articles
Vol. 3 No. 9 (2026)

RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR SOḤASIDA FRANSUZ TILINING LEKSIK BIRLIKLARINI SHAKLLANTIRISH MODELLARI

Articles
Published 2026-01-17
Munisa Tolliboyeva Abdulla qizi
Samarqand Davlat Chet Tillar Instituti Roman-German Tilari fakulteti, fransuz filologiyasi kafedrasi 4-bosqich talabasi
PDF

Keywords

raqamli leksikografiya, fransuz tili, leksik birlik, ontologiya, katta maʼlumotlar, Linked Open Data (LLOD), hamkorlik loyihalari, sunʼiy intellekt.

Abstract

Ushbu ilmiy maqola zamonaviy raqamli texnologiyalar, xususan sunʼiy intellekt, katta ma’lumotlar va lingvistik ontologiyalar kontekstida fransuz tilining leksik birliklarini (soʻz va iboralarni) shakllantirish va tashkil etishning zamonaviy modellarini oʻrganadi. Tadqiqotda fransuz raqamli leksikografiyasining anʼanaviy lugʻatlarni raqamlashtirishdan tortib, interfaol hamkorlikdagi loyihalar va sunʼiy intellekt asosida ishlaydigan tizimlargacha boʻlgan evolyutsiyasi tahlii qilinadi. Ikkita asosiy yoʻnalish – raqamli vositalar yordamida leksik boylikni yaratish (generativ model) va mavjud leksikani tizimlashtirish va qayta ishlash (tashkiliy model) – chuqur oʻrganiladi. Maqolada fransuz tilining raqamli muhtidagi barqarorligi va rivojlanishi uchun muhim boʻlgan "Linked Lexical Open Data" (LLOD) va lingvistik ontologiyalar kabi tushunchalar tahlil etiladi. Tadqiqot natijalari shuni koʻrsatadiki, raqamli texnologiyalar nafaqat fransuz leksikasini saqlash va targʻib qilishni, balki uning dinamik rivojlanishini ham shakllantirishda hal qiluvchi rol oʻynamoqda. Leksikani yaratish va tashkil etish jarayoni endi faqatgina tilshunoslarning ishi emas, balki keng hamjamiyatning ishtirok etadigan, katta maʼlumotlar va sunʼiy intellekt vositalari bilan boyitilgan ochiq ekotizimga aylangan.

PDF

References

1. Chen, L. (2023). French digital lexicography: Metamorphosis, Status Quo and Future Directions. Akademik maqola. https://www.academia.edu/125242287/French_digital_lexicography_Metamorphosis_Status_Quo_and_Future_Directions

2. ACORP jurnali maxsus soni. (2025). Corpora and AI for inductive learning: Theory and practice. Applied Corpus

Linguistics. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2666799125000474

3. Li, S., & boshq. (2022). Deep Learning Models for Fast Retrieval and Extraction of French Speech Vocabulary. PMC, Computational Intelligence and Neuroscience. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9287002/

4. Habert, B., & boshq. (1997). Chapitre II. Traitement informatique – Corpus. Openedition Books. https://books.openedition.org/pupvd/42518?lang=en

5. Bouyé, M., & Gledhill, C. (2024). The Phraseology of Legal French and Legal Popularisation in France and Canada: A Corpus-Assisted Analysis. Languages, 9(3), 107. https://www.mdpi.com/2226-471X/9/3/107

6. Ishibie, C. I. (2025). The Impact of Digital Technologies on French Language Learning. Cascades Journal, 3(1), 33–39. https://cascadesjournal.com/index.php/cascades/article/view/73

7. StudySmarter. (2024). Restructuration Textuelle: Techniques & Définition. https://www.studysmarter.fr/resumes/traduction/traduction-adaptative/restructuration-textuelle/

8. Abjalova, M. (2021). OʻZBEK TILI ONTOLOGIYASI: YARATISH TEXNOLOGIYASI VA KONSEPSIYASI. Monografiya. https://www.academia.edu/96998515/O%CA%BBZBEK_TILI_ONTOLOGIYASI_YARATISH_TEXNOLOGIYASI_VA_KONSEPSIYASI_Monografiya_DSc_Abjalova_M_qayta_nashr