TABIIY TILNI QAYTA ISHLASH (NLP) TEXNOLOGIYALARINING ZAMONAVIY RIVOJLANISH TENDENSIYALARI

Mazkur maqolada tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing — NLP) texnologiyalarining zamonaviy rivojlanish tendensiyalari, ularning sun’iy intellekt tizimlaridagi o‘rni hamda amaliy qo‘llanish yo‘nalishlari ilmiy manbalar asosida tahlil qilinadi. NLP texnologiyalarining tarixiy shakllanishi, neyron tarmoqlar va transformer arxitekturasining rivojlanishi, katta til modellari (Large Language Models — LLM) paydo bo‘lishi va ularning samaradorligi yoritilgan. Shuningdek, mashinaviy tarjima, matn generatsiyasi, sentiment tahlili, savol-javob tizimlari hamda multimodal sun’iy intellekt tizimlaridagi yangiliklar ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot davomida BERT, GPT, T5, PaLM va boshqa zamonaviy modellar faoliyati ilmiy manbalar asosida tahlil qilinib, NLP texnologiyalarining istiqboldagi rivojlanish yo‘nalishlari aniqlangan. Tadqiqot natijalari NLP sohasida transformer modellarining dominant texnologiyaga aylanganini hamda katta hajmdagi ma’lumotlar va hisoblash quvvatlari ushbu rivojlanishning asosiy omili ekanligini ko‘rsatadi.本文基于学术文献，对自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的最新发展趋势、其在人工智能系统中的定位及实际应用方向展开系统分析。文中首先阐述了自然语言处理技术的历史演进脉络、神经网络与Transformer架构的发展历程，以及大语言模型（Large Language Models，LLM）的诞生与性能表现。此外，本文还探讨了机器翻译、文本生成、情感分析、问答系统及多模态人工智能系统领域的前沿进展。研究过程中，本文基于学术文献对BERT、GPT、T5、PaLM等主流模型的应用实践开展分析，并明确了自然语言处理技术的未来发展方向。研究结果证实，在自然语言处理领域，Transformer模型已成为主流技术，而大规模数据集与计算算力正是推动该领域迭代发展的核心动因。