ilmsarchashmalari@umail.uz +998 91-915-45-55 220100, Urganch shahri, Hamid Olimjon koʻchasi, 14-uy.
O'zbekcha Русский English
Arxiv / №7 · 2026 / Maqola
10.00.00 – FILOLOGIYA FANLARI

O‘ZBEK TILIDA SAVOL-JAVOB TIZIMINING LINGVISTIK VA TEXNOLOGIK MODELI21

Annotatsiya
O'ZBEKCHA

Mazkur maqolada o‘zbek tilidagi huquqiy diskurs xususiyatlari hamda huquqiy savol-javob tizimlarini yaratishning lingvistik va texnologik asoslari tahlil qilinadi. Tadqiqotda morfologik nor-malizatsiya, BM25 asosidagi qidiruv, transformer modellarga asoslangan semantik moslashtirish va qoi-da-asoslangan tekshiruvni birlashtiruvchi gibrid model taklif etiladi. Ushbu model o‘zbek tilida huquqiy QA tizimlarining aniqligi, ishonchliligi va izohlanuvchanligini oshirishga xizmat qiladi.

Kalit so'zlar: huquqiy diskurs, savol-javob tizimi, huquqiy NLP, lingvistik model, texnologik model, BM25, transformer model, semantik moslik, agglutinativ til, o‘zbek tili.
РУССКИЙ

В статье анализируются особенности юридического дискурса узбекского язы-ка, а также лингвистические и технологические основы создания юридических систем вопрос-от-вет. В исследовании предлагается гибридная модель, объединяющая морфологическую нормализа-цию, поиск на основе BM25, семантическое сопоставление на базе трансформерных моделей и про-верку на основе правил. Данная модель способствует повышению точности, надёжности и интер-претируемости юридических QA-систем на узбекском языке.

Ключевые слова: юридический дискурс, система вопрос-ответ, юридический NLP, лингвис-тическая модель, технологическая модель, BM25, трансформерные модели, семантическое соот-ветствие, агглютинативный язык, узбекский язык.
ENGLISH

This article analyzes the features of Uzbek legal discourse and the linguistic and technological foundations for developing legal question-answering systems. The study proposes a hybrid model that integrates morphological normalization, BM25-based retrieval, transformer-based semantic matching, and rule-based verification. This model contributes to improving the accuracy, reliability, and interpretability of legal QA systems in the Uzbek language.

Keywords: legal discourse, question-answering system, legal NLP, linguistic model, technological model, BM25, transformer models, semantic similarity, agglutinative language, Uzbek language.
Maqola · PDF
PDF yuklab olish Yangi oynada ochish

Foydalanilgan adabiyotlar

  1. Zhong H., Xiao C., Tu C., Zhang T., Liu Z., Sun M. How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Lin-guistics, 2020, pp. 5218–5230.
  2. Martinez-Gil J. A survey on legal question-answering systems. Computer Science Review, 2023, vol. 48, Article 100552.
  3. Ariai F., Demartini G. et al. Natural Language Processing for the Legal Domain: A Survey of Tasks, Datasets, Models, and Challenges. ACM Computing Surveys, 2025.
  4. Rakhimova D., Turarbek A., Karyukin V., Sarsenbayeva A., Alieyev R. Legal AI in Low-Resource Lan-guages: Building and Evaluating QA Systems for the Kazakh Legislation. Computers, 2025, vol. 14, № 9, Article 354.
  5. Mansurov B., Mansurov A. UzBERT: Pretraining a BERT Model for Uzbek. arXiv, 2021, arXiv:2108. 09814.
  6. Kuriyozov E., Vilares D., Gómez-Rodríguez C. BERTbek: A Pretrained Language Model for Uzbek. Proceedings of SIGUL 2024 / LREC-COLING 2024, 2024.
  7. Robertson S., Zaragoza H. The Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2009, vol. 3, № 4, pp. 333–389.
  8. Devlin J., Chang M.W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. Proceedings of NAACL-HLT, 2019, pp. 4171–4186.
← Songa qaytish