ҚАЗАҚ ТІЛІНДЕГІ СИНТЕТИКАЛЫҚ ЖӘНЕ АНАЛИТИКАЛЫҚ СЕБЕПТІК ҚҰРЫЛЫМДАРДЫҢ ТИПОЛОГИЯЛЫҚ АЙЫРМАШЫЛЫҒЫ

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.32523/bulmathenu.2026/1.2
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.