Boboev Lochinbek Boymurotovichning 
falsafa doktori (PhD) dissertatsiyasi himoyasi haqida e’lon

I. Umumiy ma’lumotlar. 
Dissertatsiya mavzusi, ixtisoslik shifri (ilmiy daraja beriladigan fan tarmog‘i nomi): «Matnli hujjatlarni tasniflash algoritmlari», 05.01.03 – Informatikaning nazariy asoslari (texnika fanlari).
Dissertatsiya mavzusi ro‘yxatga olingan raqam: B2019.4.PhD/T1419.
Ilmiy rahbar: Babomuradov Ozod Juraevich, texnika fanlari doktori.
Dissertatsiya bajarilgan muassasa nomi: Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti huzuridagi Axborot-kommunikatsiya texnologiyalari ilmiy innovatsion markazi.
IK faoliyat ko‘rsatayotgan muassasa nomi, IK raqami: Toshkent axborot texnologiyalari universiteti, DSc.13/30.12.2019.T.07.01 raqamli ilmiy kengash asosidagi bir martalik ilmiy kengash.
Rasmiy opponentlar: Mirzaev Nomaz, texnika fanlari doktori; Yuldashev Zafar Baxtiyarovich, PhD.
Yetakchi tashkilot: “UNICON.UZ” - Fan-texnika va marketing tadqiqotlari markazi davlat unitar korxonasi.
Dissertatsiya yo‘nalishi: nazariy va amaliy ahamiyatga molik.
II. Tadqiqotning maqsadi: matnli hujjatlarni tasniflash algoritmlari va dasturiy majmuasini ishlab chiqishdan iborat.
III. Tadqiqotning ilmiy yangiligi:
o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni avtomatlashtirilgan tasniflash mexanizmini amalga oshirish va takomillashtirishda ehtimolli va shajarali modellari qurilgan;
axborot resurslarida mavjud o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni tasniflash tizimini amalga oshirishda belgilar fazosini shakllantirishga xizmat qiluvchi ma’lumotlarga dastlabki ishlov berishning ketma-ketlikka asoslangan CBOW (Continuous Bag of Words) modeli takomillashtirilgan;
giperparametrlarni sozlash orqali chuqur o‘qitishga asoslangan o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni tasniflash algoritmi modifikatsiyasi ishlab chiqilgan;
matnli hujjatlarda matn elementlarini to‘g‘ri shakllantirish hamda tasniflash mexanizmi natijadorligini yaxshilovchi o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni tasniflashning CNN+RNN (BLSTM) gibrid algoritmi ishlab chiqilgan.
IV. Tadqiqot natijalarining joriy qilinishi.
Matnli hujjatlarni tasniflash masalasini echish bilan bog‘liq bo‘lgan mavjud hamda taklif etilgan usul va algoritmlari asosida yaratilgan dasturiy ta’minot asosida:
o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni tasniflashda dastlabki ishlov berishning ketma-ketlikka asoslangan CBOW modeli va tasniflashning CNN+RNN (BLSTM) gibrid algoritmi asosida yaratilgan dasturiy vosita «Darakchi Inform Service» MChJga foydalanish uchun joriy etilgan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining 2021 yil 18 yanvardagi 33-8/395-son ma’lumotnomalari). Natijada ishlab chiqilgan dasturiy vosita yangiliklarni ruknlarga tasniflashda 90%dan yuqori aniqlikda ishlamoqda va yangiliklarni tasniflash uchun ketadigan vaqtni 50%ga qisqartirish imkonini bergan;
o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni avtomatlashtirilgan tasniflashning ehtimolli, shajarali va parametrsiz modellari asosida yaratilgan dasturiy majmua O‘zbekiston Respublikasi Xalq ta’limi vazirligi huzuridagi Xalq ta’limi sohasida axborot kommunikatsiya texnologiyalarini rivojlantirish markaziga joriy qilingan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining 
2021 yil 18 yanvardagi 33-8/395-son ma’lumotnomalari). Natijalar matnli hujjatlarga dastlabki ishlov berish va normallash orqali hujjatlarni tasniflashga ketadigan vaqtni 20-25%ga qisqartirish imkonini bergan;
giperparametrlarni sozlash orqali chuqur o‘qitishga asoslangan o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni tasniflash algoritmi asosida yaratilgan dasturiy vosita O‘zbekiston Respublikasi Oliy va o‘rta maxsus ta’lim vazirligi huzuridagi Ta’lim muassasalarida elektron ta’limni joriy etish markazida masofaviy va elektron ta’limni tashkil etish jarayonida foydalanish uchun joriy etilgan (Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligining 2021 yil 18 yanvardagi 33-8/395-son ma’lumotnomalari). Natijada matnli hujjatlarga dastlabki ishlov berish va normallash orqali hujjatlarni yuqori aniqlikda tasniflashni ta’minlamoqda va bu o‘zbek tilidagi matnli hujjatlarni tahlil qilish samaradorligini 15-20%ga oshirish imkonini bergan.