@article{article_1498096, title={Gizli Markov Modeli Kullanılarak Özbek Dilinde Sözcüklerin Nitelikleri ile Etiketlemesi}, journal={Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi}, volume={18}, pages={1–10}, year={2025}, DOI={10.54525/bbmd.1498096}, author={Hamroyeva, Şahlo and Elov, Botir and Husaınova, Zılola}, keywords={SNE (POS) etiketleme, Markov modeli, Gizli Markov modeli, Markov zinciri, Rastantısal Yöntemler, DDİ (NLP), Sözcük Sınıfları, Eşsesli Çözümleme, Geçiş Olasılığı, Yayılma Olasılığı, Viterbi Algoritması.}, abstract={Markov modelleri, doğal dil işlemede en yaygın kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerinden biridir. Markov zinciri ve gizli Markov modeli, dinamik sistemleri modellemek için kullanılan stokastik (rastlantısal) yöntemdir ve sistemin mevcut durumunu, önceki durumlara dayanarak tahmin eder. Tümcelerin oluşturulmasında doğru bir sözcük dizisi oluşturan Markov zinciri, DDİ çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca bir tümcedeki Varlık Adlarını (NER : VAT) tanımlamak ve gizli Markov modeline dayalı Sözcükleri Nitelikleri ile Etiketlemek (SNE) için kullanılır. Markov modeline dayanarak, gizli etiketler derlemdeki etiketli sözcüklere göre tahmin edilir. Bu makale, Özbek dilinin etiketli derlemini temel alan bir Gizli Markov modeli kullanarak belirli sözcüklerin otomatik SNE etiketlemesine yönelik yöntemler ve algoritmaları ve bunların uygulanmasını sunmaktadır.}, number={1}, publisher={Akademik Bilişim Vakfı}