Axmedova Xusniya Xusanovnaning
Falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I.Umumiy ma’lumotlar.
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i): “O‘zbek tilidagi matnlarni perefraz qilish jarayonlari va axborot tizimini ishlab chiqish”, 05.01.10 – “Axborot olish tizimlari va jarayonlari” (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2025.1.PhD/T5316.
Ilmiy rahbar: Sultanov Djamshid Baxodirovich, texnika fanlari doktori,  dotsent
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti.
Ilmiy kengash faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, Ilmiy kengash raqami: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.09/2025.27.12.T.01.01.M.
Rasmiy opponentlar: Abdusalomov Akmal Bobomirzaevich, texnika fanlari doktori, professor;  Kalandarov Ilyos Ibodullaevich, texnika fanlari  doktori, professor.
Yetakchi tashkilot: Islom Karimov nomidagi Toshkent davlat texnika universiteti.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: o‘zbek tilidagi gaplarni perefraz qilish usullarini o‘rganish, axborot tizimining funksional jarayonlari va axborot tizimi ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi quyidagilardan iborat:
foydalanuvchi tomonidan kiritilgan matnli axborotni pereferaz qiluvchi hamda hujjatli ko‘rinishda taqdim etilgan ma’lumotlar orasidan perefraz gaplarni ajratib beruvchi axborot tizimining kognitiv va konseptual modeli ishlab chiqilgan; 
lingvistik ma’lumotlar bilan ta’minlangan ma’lumotlar bazasining normallashtirish qoidalari asosida o‘zbek tilidagi gaplarni perefraz qilish axborot tizimi relyasion ma’lumotlar bazasining IDEF1X modeli yaratilgan; 
o‘zbek tilidagi matnlarni perefraz qiluvchi axborot tizimi funksional jarayonlarning BPMN modellari va tizim arxitekturasi, strukturasi ishlab chiqilgan;
o‘zbek tilidagi matnli axborotni semantik tahlil qilish, ya’ni gaplarni avtomatik perefrazlashni amalga oshiruvchi Gemma3-4B-PT arxitekturasiga asoslangan til modeli hamda foydalanuvchi bilan tizim o‘rtasidagi interaktiv interfeys ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
O‘zbek tilidagi matnli transformer modellar yordamida ishlab chiqilgan ma’lumotlarni perefraz qiluvchi hujjatli ma’lumotlar tarkibidagi perefraz ma’lumotlarni ajratib beruvchi axborot tizimi bo‘yicha olingan ilmiy natijalar asosida:
“BOOKMANY PRINT” MChJning ish faoliyatini engillashtirish maqsadida sinovdan o‘tkazildi. Nashriyot faoliyatida nashr qilish uchun kelib tushgan nashr matnlaridagi perefraz gaplarni aniqlash, ya’ni semantik bir xil bo‘lgan jumlalarni ajratib olishda foydalanildi. Axborot tizimi tomonidan olingan natijalar nashriyot ishini tezlashtirdi. Perefrazlarni aniqlash modeli publisistik matnlarga asoslanganligi sababli shu uslubdagi maqolalardagi perefrazlarni yuqori aniqlik bilan ajratib olishga erishildi. Bu nashriyotning ishlash samaradorligini 1.14 ga oshirdi;
Ishlab chiqilgan axborot tizimi “O‘zbekiston Respublikasi Vazirlar Mahkamasi huzuridagi O‘zbek tilini rivojlantirish jamg‘armasi” faoliyatida o‘zbek tilini rivojlantirishdagi ilg‘or qadam sifatida belgilab qo‘yildi. Tadqiqot davomida o‘zbek tilidagi gaplarni perefraz qilishning zamonaviy ML algoritmlaridan foydalanilgan. Algoritmlar majmuasini joriy qilish va sinovdan o‘tkazish natijasida o‘zbek tilida mavjud bo‘lgan jami 3000 dan ortiq sinonim so‘zlar va ularning dominantalari belgilab olingan, 250 ga yaqin iboralarning sinonimlari ajratib olingan, o‘zbek tilidagi gaplarni va ularning perefraz juftliklaridan iborat 250K ta gaplar ajratib olingan hamda zamonaviy modellar yordamida o‘qitilgan, hosil qilingan modelni 5 K ta gap asosida test qilindi, o‘zbek tilidagi gaplarni perefraz qilishni amalga oshiruvchi axborot tizimining ma’lumotlar bazasining ERD modeli, axborot modeli, konseptual modeli hamda axborot tizimining boshqa jarayonlari ishlab chiqilgan, tadqiqot davomida ishlab chiqilgan axborot tizimida qo‘llanilgan Mashinali o‘qitish hamda Transformer algoritmlari asosida gaplarni perefraz qilishni aniqlash axborot tizimining aniqligi 88,3 foizni tashkil etgan.