ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ МӘТІНДІ АВТОМАТТЫ ТҮРДЕ СИНОНИМДІК ҚАЙТА ТҰЖЫРЫМДАУ: МОРФОЛОГИЯЛЫҚ ЖӘНЕ СЕМАНТИКАЛЫҚ ШЕКТЕУЛЕРГЕ НЕГІЗДЕЛГЕН ӘДІС

2026

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2026-144-3-393-405
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 қазақ тіліндегі мәтіндерді морфологиялық және семантикалық шектеулерді ескеретін автоматты синонимдік қайта тұжырымдау әдісі қарастырылады. Қазақ тілінің агглютинативтік құрылымы, сингармонизм заңы мен фонетикалық алмасулар парафразалау барысында өзіндік қиындықтар тудырады. Әдістің негізі – лингвистикалық ережелерді (морфологиялық анализатор, графемалық трансформациялар) семантикалық модельдермен (Word2Vec, UD-парсинг) біріктіретін гибридтік сәулет. Мәтінді өңдеу бірнеше кезеңде жүзеге асады: лемматизация, синоним-кандидат іздеу, морфо-синтаксистік сүзу және реконверсия.Эксперимент саяси-публицистикалық бағыттағы 1000 сөйлемнен құралған корпуста өткізілді. Әдістің морфологиялық дәлдігі 92,4%-ға жетті, BERTScore (KazRoBERTa) көрсеткіші 0,873 құрады, ал адам бағасы орташа 4,12/5 болды. Бұл нәтижелер mBERT көрсеткішінен (BERTScore 0,791) және fine-tuning жасалмаған mT5 нұсқасынан (BERTScore 0,684) едәуір жоғары. Әдіс саяси және публицистикалық мәтіндерді лексикалық байыту, парафразалау мен автоматты өңдеу міндеттерінде қолданылуы мүмкін.