ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ СИНТЕТИКАЛЫҚ ЖӘНЕ АНАЛИТИКАЛЫҚ СЕБЕПТІК ҚҰРЫЛЫМДАРДЫҢ ТИПОЛОГИЯЛЫҚ АЙЫРМАШЫЛЫҒЫ

2026

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.32523/bulmathenu.2026/1.2
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Мақалада KazCausal сұлбасы негізінде қазақ тіліндегі себеп-салдарлық құрылымдарды қолмен аннотациялау және құрылымдық-семантикалық тұрғыдан жүйелеу әдістемесі ұсынылады. Зерттеудің мақсаты – қазақ тіліндегі себептілікті білдіретін морфологиялық, лексикалық және синтаксистік құралдарды формалды аннотациялық модель арқылы сипаттау және табиғи тілді өңдеу міндеттеріне бейімделген корпус құрудың ғылыми негізін көрсету. Зерттеу нысаны ретінде ғылыми, публицистикалық және нормативтік мәтіндерден іріктелген 1250 каузалды сөйлемдер алынды. Барлық сөйлемдер себеп-салдарлық қатынасты білдіретін тілдік бірлік ретінде қарастырылып, үш негізгі құрылымдық типке бөлінді: SYNTHETIC\_CAUSE, ANALYTICO\_SYNTHETIC\_CAUSE және ANALYTIC\_CAUSE. Нәтижелер синтетикалық құрылымдардың 431 сөйлемін (34,5\%), аналитика-синтетикалық құрылымдардың 425 сөйлемін (34,0\%), ал аналитикалық құрылымдардың 394 сөйлемін (31,5\%) құрайтынын көрсетті. Ұсынылған сұлба себеп фрагментін, салдар фрагментін, каузалдық маркерді, құрылымдық типті, нақты морфологиялық форманы және семантикалық ішкі типті қатар белгілеуге мүмкіндік береді. Аннотация сапасы F1=0.81 және Cohen’s k=0.72 көрсеткіштері арқылы бағаланды. Зерттеу нәтижелері қазақ тіліндегі себеп-салдарлық қатынастарды автоматты анықтауға арналған типологиялық тұрғыдан бейімделген NLP ресурстарын құруға негіз болады.