O‘ZBEK TILINING SUN’IY TARJIMA TIZIMLARIDAGI IFODA XATOLARI TAHLILI
Keywords:
sun’iy tarjima, ifoda xatoliklari, Google Translate, ChatGPT, Yandex Translate, Microsoft Translator, past resursli tillar, morfologik xatolar, semantik xatolar, sintaktik xatolar, pragmatik xatolar, neyron tarjima, parallel korpuslar.Abstract
O‘zbek tili past resursli tillar qatoriga kiradi va sun’iy intellektga asoslangan tarjima tizimlarida (masalan, Google Translate, ChatGPT, Yandex Translate, Microsoft Translator va boshqalar) ko‘plab ifoda xatolari kuzatiladi. Ushbu maqola o‘zbek tilining morfologik murakkabligi, sintaktik o‘zgaruvchanligi, semantik nuanslari, leksik boyligi va parallel korpuslarning yetishmasligi sababli yuzaga keladigan xatolarni chuqur tahlil qiladi. Tadqiqot maqsadi – ushbu xatolarni batafsil tasniflash, ularning asosiy sabablarini aniqlash, statistik va neyron modellardagi kamchiliklarni ko‘rsatish hamda takomillashtirish yo‘llarini taklif etish. Materiallar va usullar bo‘limida Google Translate, ChatGPT, NLLB-200 va boshqa tizimlarda o‘zbek tiliga oid 1500 dan ortiq jumla sinovdan o‘tkazilgan, shuningdek, real vaqtdagi foydalanuvchi tajribalari va korpuslar tahlil qilingan. Natijalar shuni ko‘rsatadiki, o‘zbek tilining agglyutinativ xususiyati, affiks tizimi, arabiy-lotin alifbolari o‘rtasidagi farqlar, idiomalar va madaniy kontekstlar sababli tarjima aniqligi 40-75% atrofida bo‘lib, bu yuqori resursli tillarga (masalan, ingliz yoki xitoy tiliga) nisbatan ancha past. Muhokamada xatolarning turlari (morfologik, semantik, sintaktik, pragmatik, ortografik va leksik) batafsil ko‘rib chiqilgan, ularning chastotasi va ta’siri jadval hamda diagrammalarda aks ettirilgan. Bundan tashqari, o‘zbek tilining Turk tillari oilasidagi o‘rni, qozoq va turk tillari bilan solishtirish, shuningdek, global MT tizimlaridagi tendensiyalar muhokama qilingan. Xulosada, korpuslarni kengaytirish, maxsus tokenizerlar va embedding modellarni ishlab chiqish, transfer learning va fine-tuning usullarini qo‘llash tavsiya etilgan. Ushbu tadqiqot o‘zbek tilining sun’iy tarjima tizimlaridagi mavqeini yaxshilashga, past resursli tillar uchun MT tizimlarini takomillashtirishga va global aloqa, ta’lim, biznes va madaniy almashinuvni kuchaytirishga hissa qo‘shadi. Ilmiy dolzarbligi yuqori, chunki past resursli tillar soni ko‘p bo‘lib, ularni qo‘llab-quvvatlash sun’iy intellektning adolatli rivojlanishini ta’minlaydi. Tadqiqot natijalari nafaqat o‘zbek tiliga, balki boshqa Turk va agglyutinativ tillarga ham qo‘llanilishi mumkin, bu esa MT sohasidagi yangi tadqiqotlarga asos bo‘ladi.
References
1. Allaberdiev, B., et al. (2024). Parallel texts dataset for Uzbek-Kazakh machine translation. Data in Brief, 53, Article 110223. https://doi.org/10.1016/j.dib.2024.110223
2. Ismailov, A. S., Shamsiyeva, G., & Abdurakhmonova, N. (2021). Statistical machine translation proposal for Uzbek to English. European Scholar Journal, 2(12), 1-5. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/8Z3PV
3. Khonkulova, N. R. (2023). Uzbek students learning English as a foreign language: Error analysis using corpora. ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/370666084
4. Mamasaidov, M., Aral, A., Shopulatov, A., & Inomjonov, M. (2025). Parallel texts dataset for Uzbek-Kazakh machine translation. PMC, PMC10904177.
5. Robinson, N. R., Ogayo, P., Mortensen, D. R., & Neubig, G. (2023). Machine Translation Performance for Low-Resource Languages. IEEE Explore. https://ieeexplore.ieee.org/iel8/6287639/10820123/10972018.pdf
6. Zokirova, K. (2024). Machine translation in Uzbekistan: Challenges, advances, and future directions. Foreign Linguistics, Special Issue 4, 1-10. https://inlibrary.uz/index.php/foreign-linguistics/article/download/68083/69498
