MAPREDUCE METODOLOGIYASIDAN FOYDALANGAN HOLDA NOTO‘G‘RI YOZILGAN SO‘ZLARNI ANIQLASH

Аннотация

Analyzing Uzbek texts, particularly identifying errors in written language, is one of the key challenges. Specifically, detecting and correcting misspelled words is essential for efficient text processing. Additionally, applying the MapReduce method in large-scale text analysis helps accelerate and optimize the process [1]. In this study, a methodology for detecting misspelled words based on the MapReduce model is developed. Initially, text preprocessing was performed through cleaning and syllable segmentation. Then, through lemmatization, words were converted into their base forms and compared with a lexicon to identify spelling errors [4][5]. This approach leverages the parallel computing capabilities of MapReduce [1][9]. The MapReduce methodology can be https://scientific-jl.org/obr Выпуск журнала №-71 296 Часть–7_ июня–2025 ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ 2181- 3187 effectively applied in large-scale text analysis. Syllable segmentation and lemmatization play a crucial role in identifying and correcting misspelled words [4][7]. This approach should be further developed to achieve more accurate results. Keywords: MapReduce, text analysis, lemmatization, misspelled words, word correction, big data, parallel computing, Natural Language Processing (NLP), data analysis, morphological analysis, spelling error detection, computational linguistics, text cleaning, NLP model, spelling correction system, parallel analysis, text segmentation, analysis results. I.KIRISH Tadqiqot ob'yekti — O‘zbek tilidagi matnlarni tahlil qilish va noto‘g‘ri yozilgan so‘zlarni aniqlash. Matnni avtomatik tarzda tahlil qilish, ayniqsa, tilshunoslik va kompyuter lingvistikasining samarali qo‘llanilishi muhim ahamiyatga ega. Bu sohada MapReduce metodologiyasining qo‘llanilishi hali keng o‘rganilmagan. Ayniqsa, O‘zbek tilidagi matnlarni tahlil qilishda noto‘g‘ri yozilgan so‘zlarni aniqlashda mavjud metodlar ko‘pincha katta hajmdagi matnlarni samarali ishlov bera olmaydi. Ushbu tadqiqotda MapReduce metodologiyasidan foydalangan holda katta hajmdagi matnlarni samarali tahlil qilishni taklif qilamiz. Tadqiqotda MapReduce modeli yordamida katta hajmdagi matnlar tahlil qilindi. Bu jarayonda, matnni tozalash, so‘zlarni bo‘g‘inlarga ajratish va lemmatizatsiya qilishdan foydalanildi. So‘ngra, noto‘g‘ri yozilgan so‘zlarni aniqlash uchun lug‘at bilan solishtirish usulidan foydalanildi. Tadqiqot natijalari ushbu yondashuvning samarali ekanligini ko‘rsatadi. MapReduce metodini Jeffrey Dean va Sanjay Ghemawat (2004) ishlab chiqqan, bu metod katta hajmdagi ma’lumotlarni samarali tahlil qilish imkonini beradi [1]. O‘zbek tilida tilshunoslik va lemmatizatsiya bo‘yicha ilgari olib borilgan tadqiqotlar (masalan, Karimov va Raximov, 2020) tilni avtomatik tahlil qilishda samarali yondashuvlarni o‘rganishga qaratilgan [4]. Adabiyotlar tahlili va metod https://scientific-jl.org/obr Выпуск журнала №-71 297 Часть–7_ июня–2025 ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ 2181- 3187 Ishonchli ma’lumotlarni yig‘ish jarayoni va ma’lumotlarni tahlil qilish metodikasi. Ma’lumotlar yig‘ish jarayonida, dastlab matnlar tozalandi, so‘zlar bo‘g‘inlarga ajratildi va lemmatizatsiya jarayoni amalga oshirildi. Shundan so‘ng, so‘zlar lug‘at bilan solishtirildi va noto‘g‘ri yozilgan so‘zlar aniqlanib, to‘g‘rilandi. MapReduce metodologiyasi yordamida barcha jarayonlar parallel tarzda amalga oshirildi. Jeffrey Dean va Sanjay Ghemawat tomonidan ishlab chiqilgan MapReduce modeli katta hajmdagi matnlar bilan samarali ishlash uchun ayni muddao bo‘lgan [1]. Quyida bu model matn tahlilida qanday ishlatilishini sodda va bosqichma-bosqich tushuntirib beraman: MapReduce modelining mohiyati: MapReduce ikki asosiy bosqichdan iborat [1]: 1. Map bosqichi – ma’lumotlar bo‘laklarga ajratilib, har bir bo‘lak alohida qayta ishlanadi. 2.Reduce bosqichi – Map bosqichidagi natijalar birlashtirilib, yakuniy natija olinadi. Katta hajmdagi matnni tahlil qilish (misol: so‘zlar sonini hisoblash) Tasavvur qiling: Bizda millionlab matnli fayllar (kitoblar, maqolalar, web sahifalar) bor va biz har bir so‘z necha marta takrorlanganini bilmoqchimiz. 1.Map bosqichi (xaritalash) Har bir fayl quyidagicha qayta ishlanadi: • Matn satrga ajratiladi. • Satrdagi har bir so‘z ajratib olinadi. • Har bir so‘z uchun juftlik qayd etiladi: ("so'z", 1) Misol: `Matn: "AI is the future. AI will transform the world." Map natijasi: ("AI", 1) https://scientific-jl.org/obr Выпуск журнала №-71 298 Часть–7_ июня–2025 ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ 2181- 3187 ("is", 1) ("the", 1) ("future", 1) ("AI", 1) ("will", 1) ("transform", 1) ("the", 1) ("world", 1) 2.Shuffle bosqichi (oraliq bosqich) Barcha `("so'z", 1)` juftliklar guruhlanadi. Bir xil so‘zlar bitta joyga yig‘iladi. Misol: ("AI", [1, 1]) ("is", [1]) ("the", [1, 1]) ("future", [1]) ("will", [1]) ("transform", [1]) ("world", [1]) 3. Reduce bosqichi (qisqartirish yoki yig‘ish) Har bir so‘z uchun `1` lar yig‘iladi (ya’ni so‘z necha marta ishlatilgani