Raximov Xasanboy Komiljonovichning falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I.Umumiy ma’lumotlar. Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): “O‘zbekcha matnlar sentiment analizi uchun bilimlar bazasini yaratishning lingvistik asoslari” 10.00.11 – Til nazariyasi. Amaliy va kompyuter lingvistikasi (Filologiya fanlari)
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: №B2024.2.PhD/Fil4930
Ilmiy rahbar: Abduraxmonova Nilufar Zaynobiddin qizi, filologiya fanlari doktori, professor.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Andijon davlat universiteti. 
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa (muassasalar) nomi: Namangan davlat universiteti, PhD.03/04.06.2020.Fil.76.04. 
Rasmiy opponentlar: Atabaev Nozim Babajanovich, filologiya fanlari doktori, professor; Sultonova Shohista Muhammadjonovna filologiya fanlari doktori, professor. 
Yetakchi tashkilot: Farg‘ona davlat universiteti. 
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik. 
II. Tadqiqotning maqsadi: o‘zbekcha matnlar uchun sentiment analiz bilimlar bazasini yaratishning lingvistik asoslarini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi: sentiment tahlil yo‘nalishidagi ilmiy tajribalar o‘zaro qiyosiy o‘rganilgan hamda nazariy metodologik tamoyillarini  shakllantirishda matnlar korpusi asosida amalga oshirish mumkinligi yoritib berilgan. Shunga ko‘ra   o‘zbek tilidagi uslubiy va semantik bo‘yoqdorlikka ega so‘zlarning alohida tasniflanishi, qolaversa, ularning darajalangan semantikasiga ko‘ra ijobiy, salbiy hamda neytral kabi turlarga ajratilishi natijasida lingvistik baza shakllantirilgan bo‘lib, lingvistik asoslari tahlil qilingan ilmiy tadqiqotlardan olingan xulosalar asosida dalillangan;  
sentiment tahlil dasturiy ta’minoti uchun algoritmik yondashuvlar tahlilga tortilib, Naïve Baes, SVM, LSTM, BERT kabi til modellarining sentiment tahlilda qo‘llanish samaradorligi solishtirilgan. Shuningdek, transformer modellar eng yuqori aniqlik va F1-score ko‘rsatkichlarini berishi, qolaversa, LSTM (Long Short-Term Memory) va CNN-LSTM modellarining qo‘llanilishi matnlarning kontekstual bog‘liqligini chuqurroq tahlil qilish imkoniyatini yaratishi ilmiy jihatdan ochib berilgan; 
o‘zbek tili sentiment tahlili uchun korpus yaratish jarayonida YouTube, Facebook, Telegram, Instagram, Twitter, TikTok, Umma Life, Uzum Market, Yandex, OLX va Zoodmall kabi platformalarda ishlatiladigan munosabatni ifodalovchi (ijobiy va salbiy) leksik birliklar yig‘ilib,  Google formada respondentlar tomonidan olib borilgan so‘rovnoma orqali ularning koordinatsion leksikografik bazasi shakllantirilgan hamda ularning amaliy jihatdan dasturiy ta’minot uchun baza sifatida qo‘llash imkoniyati asoslab berilgan;
sentiment tahlil ma’lumotlar bazasini yaratish uchun korpusga asoslangan yondashuvning afzalliklari olib borilgan tajriba asosida asoslanib, matnlarning emotsional tahlili, fikrlarni chuqur tushunish, tabiiy tilni qayta ishlash mexanizmlari, raqamli tahlil usullari hamda matndan subektiv ma’lumotlarni aniqlash va tasniflash jarayonlari uchun samarali ekanligi nazariy jihatdan yoritib berilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi. Dissertatsiyada erishilgan ilmiy natijalar quyidagi ishlarda joriylangan: 
ijtimoiy tarmoqlarda keng qo‘llanadigan turli uslubiy va semantik bo‘yoqdorlikka ega bo‘lgan leksik birliklar asosida maxsus lugʻat yaratilib, o‘zbek tilida sentiment analiz dasturiy ta’minoti uchun lingvistik baza sifatidagi ahamiyati dalillangan. Shu bilan birga, sentiment tahlil uchun ijobiy va salbiy bo‘yoqdorlikka ega bo‘lgan so‘zlardan iborat koordinatsion lugʻat korpusi shakllantirilib, uning lingvistik va statistik jihatdan chuqur analitik tahlilidan 2021-2023-yillarda bajarilgan “O‘zbek tili milliy korpusini loyihalash va dasturiy majmua ishlab chiqish” nomidagi amaliy loyiha doirasida foydalanilgan (Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filialining 2025-yil 14-mart 140/01-01-sonli ma’lumotnomasi);
sentiment tahlil uchun ijobiy va salbiy bo‘yoqdorlikka ega bo‘lgan so‘zlardan iborat koordinatsion lugʻat korpusi shakllantirilib, uning lingvistik va statistik jihatdan chuqur analitik tahlili amalga oshirilgan. Sentiment tahlil bazasi uchun korpusga asoslangan metod yordamida aniqlangan lingvistik resurslarning lug‘aviy shakllari va ularning matn semantikasidagi ahamiyati borasidagi mulohazalar ilmiy asoslangan. Dissertatsiyasidan olingan ilmiy natijalardan universitetda 2021-2023-yillarda bajarilgan “Yangi avlod o‘quv lug‘atlari va ularning mobil ilovalarini yaratish” mavzusidagi amaliy loyihasini amalga oshirishda foydalanilgan (Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universitetining 2025-yil 17-martdagi 950/05-2-sonli ma’lumotnomasi);
sentiment tahliliga oid dunyo tajribasi tizimli ravishda o‘rganilib, o‘zbek tilining o‘ziga xos lingvistik xususiyatlariga moslashtirilgan nazariy jihatdan xoslanishi yoritib berilgan. Ijtimoiy tarmoqlarda keng qo‘llanadigan turli uslubiy va semantik bo‘yoqdorlikka ega bo‘lgan leksik birliklar asosida maxsus lugʻat yaratilib, o‘zbek tilida sentiment tahlili dasturiy ta’minoti uchun lingvistik baza sifatidagi ahamiyati ochib berilgan. Dissertatsiya tarkibidagi tajribalarga asoslangan ma’lumotlardan kelib chiqib berilgan takliflardan Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universitetida 2023-2024-yillar davomida bajarilgan AL-7823051675 “Ijtimoiy tarmoqlardagi turli xarakterlik matnli ma’lumotlarni aniqlash va monitoringini amalga amalga oshirish tizimini ishlab chiqish” mavzusidagi amaliy loyihani bajarishda foydalanilgan (Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti 2025-yil 1-aprel 1174/05-2-sonli ma’lumotnomasi).
Natijada amaliy loyiha doirasida tayyorlangan lingvistik bilimlar bazasini yaratish hamda shu sohaga doir ilmiy maqolalar tayyorlashda nazariy jihatdan qo‘shimcha ko‘nikmaga erishilgan.