Rajabov Jaloliddin Shamsuddin o‘g‘lining 
Falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon 

I.Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): “O‘zbek tili sharhlarini aspektga asoslangan sentiment tahlil qilish”, 05.01.11- Raqamli texnologiyalar va sun’iy intellekt (fizika-matematika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2025.3.PhD/FM1388.
Ilmiy rahbar: Arioiv Mersaid, fizika-matematika fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Mirzo Ulugʻbek nomidagi O‘zbekiston Milliy universiteti.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: O‘zbekiston Milliy universiteti huzuridagi DSc.03/2025.27.12.FM.01.03 raqamli ilmiy kengash.
Rasmiy opponentlar: Madraximov Shavkat Fayzullaevich, texnika fanlari doktori, professor; Muxamedieva Dilnoza Tulqinovna, texnika fanlari doktori, professor.
Yetakchi tashkilot: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot texnologiyalari universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II.Tadqiqotning maqsadi o‘zbek tilida yozilgan raqamli sharhlarni aspektga asoslangan sentiment masalasi uchun berilganlarning intellektual tahlili usuli orqali til modelini ishlab chiqish.
III.Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
o‘zbek tilining agglyutinativ xususiyatlarini inobatga olgan holda, raqamli matnlarni morfologik tahlilga asoslangan tokenizatsiyalash hamda transformerga asoslangan BERT transformer modelining enkoder qismi orqali so‘zlarning semantik vektor fazosini (embedding) shakllantirish usuli takomillashtirilgan;
matndagi aspekt atamalarining chegaralarini (BIO teglari asosida) yuqori aniqlikda belgilash uchun, kontekstual xotira (BiLSTM) va ketma-ketlik qonuniyatlarini nazorat qiluvchi (CRF) qatlamlarni o‘zaro integratsiya qilish orqali, o‘zbek tili uchun moslashtirilgan aspekt atamalarini ajratib olish modeli ishlab chiqilgan;
ko‘p aspektli sharhlarda har bir aspektning o‘ziga tegishli sentiment qutblarini  aniqlash samaradorligini oshirish maqsadida, matn kontekstini aynan kiruvchi aspektga nisbatan filtrlovchi maxsus boshqariladigan mexanizmga ega Aspekt joylashtirishli konturli konvolyusion tarmoq arxitekturasi va uning matematik modeli taklif etilgan;
o‘zbek tili uchun aspektni ajratib olish (BiLSTM-CRF) va uning sentimentini aniqlash (AJKKT) modellarini ketma-ket usulida birlashtirgan, matn tarkibidagi sentiment bog‘liqliklarni aniqlash imkonini beruvchi yaxlit Aspektga asoslangan sentiment tahlil (ABSA) intellektual tizimi yaratilgan. 
IV.Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. o‘zbek tilida yozilgan raqamli sharhlarni aspektga asoslangan sentiment masalasi uchun berilganlarning intellektual tahlili asosida:
aspektga asoslangan sentiment tahlil doirasida ishlab chiqilgan aspektlarni avtomatik aniqlash va semantik yaqinlik bo‘yicha guruhlarga ajratish algoritmidan IL–7823051524 – “Paratranslator: parallel korpusga asoslangan kontekstologik elektron tarjima lug‘at platformasini yaratish” innovatsion loyihasida so‘z birliklarini semantik o‘xshashlik darajasi bo‘yicha klasterlash va parallel korpusdagi tarjima birliklarining kontekstual mosligini oshirish maqsadida qo‘llanilgan. Shu orqali tarjima tizimidagi lug‘aviy moslik va kontekst aniqligi oshirilgan (Mirzo Ulug‘bek nomidagi O‘zbekiston Milliy universitetining 2025-yil 12-noyabrdagi 04/11-27556-sonli ma’lumotnomasi). Ilmiy natijalarning qo‘llanilishi Paratranslator platformasida parallel segmentlar orasidagi semantik moslik aniqligi oshgan, tarjima konteksti chuqurroq tahlil qilingan va emosional ohangni aniqlash moduli yuqori natijani ko‘rsatgan; 
avtomatik xulosa chiqarish (abstractive summarization) va kontekstual sentiment tahlil metodlari asosida foydalanuvchi fikrlarini avtomatik ravishda tahlil qilish, muhim aspektlarni ajratish va qisqa semantik xulosalar shakllantirish maqsadida qo‘llanilgan, tizim ijobiy/salbiy fikrlarni ajratish, asosiy mavzularni generatsiya qilish va xizmat sifatini baholash uchun ishlatilgan (O‘zbekiston Respublikasi Raqamli texnologiyalar vazirligining 2025-yil 6-avgustdagi 34-8/5533-sonli ma’lumotnomasi). Ilmiy natijalarning qo‘llanilishi tahlil aniqligi 17,8% ga, tezkorlik esa 15,3% ga oshgan, foydalanuvchi sharhlarini tahlil qilishda kontekstga mos xulosalar shakllantirish samaradorligi keskin yaxshilangan. Bu natijalar axborot izlash, elektron tijorat va biznes tahlili tizimlarida 18% gacha umumiy samaradorlik oshishiga olib kelgan.