Artificial Intelligence and the Scientific Development of the Kazakh Language: Corpus, Terminology, and Content Automation

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47526/2025-4/2664-0686.269
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This article provides a comprehensive analysis of effective strategies for enhancing the scientific and theoretical development of the Kazakh language through the integration of artificial intelligence technologies and linguistic corpora. The primary aim of the study is to examine the processes of terminological standardization and automated language processing across the morphological, semantic, syntactic, and lexical levels of the Kazakh language through the integration of linguistic resources with AI tools in a digital environment. The theoretical section substantiates the necessity of developing a national language data repository designed for automated Kazakh language processing. The construction of this repository involves morphological annotation, automatic part-of-speech recognition, and the segmentation of word stems and affixes. Additionally, semantic fields, interconceptual relations, and the functional load of lexical units are analyzed to support consistent terminological structuring. In the practical part of the study, texts collected via web scraping were analyzed to identify high-frequency terms and their contextual usage using concordance methods. A comparative diachronic approach was employed to trace the semantic evolution and grammatical roles of specific terms across different time periods. Modern AI tools, including semantic modeling techniques and machine learning algorithms, facilitated the systematic analysis of these processes. As a result, the study identified the rate of term formation, the mechanisms of semantic expansion, and the level of terminological standardization in the field of information technology in the Kazakh language. The findings are supplemented with specific proposals aimed at improving the digital ecosystem of the Kazakh language. This research makes a significant contribution to expanding the scientific use of the Kazakh language and strengthening terminological regulation by systematically describing the interrelationships between morphology, syntax, semantics, and lexicon.