Emma Seyidova 
Odlar Yurdu Universiteti
Bakı, Azərbaycan
doktorant
seidova.emma@oyu.edu.az
Cavid Babayev
Naxçıvan Dövlət Universiteti
Naxçıvan, Azərbaycan
filologiya üzrə fəlsəfə doktoru
cavidbabayev@ndu.edu.az
Səyyarə Sadıxova
Naxçıvan Dövlət Universiteti
Naxçıvan, Azərbaycan
sənətşünaslıq üzrə fəlsəfə doktoru
seyyaresadixova@ndu.edu.az
Günay Ağayeva
Azərbaycan Dillər Universiteti
Bakı, Azərbaycan
filologiya üzrə fəlsəfə doktoru
gunay.agayeva@adu.edu.az
Jalə Məmmədova
Azərbaycan Dillər Universiteti
Bakı, Azərbaycan
filologiya üzrə fəlsəfə doktoru
mammadova_jala@adu.edu.az
Süni intellektə əsaslanan leksik innovasiya:
NLP vasitəsilə neologizmlərin modelləşdirilməsi
Xülasə
Məqalə leksik innovasiyanı yaradan vasitələrdən biri olan neologizmlərin modelləşdirilməsi yollarını Təbii Dil Emalı vasitəsilə araşdırır ki, bu da süni intellektə əsaslanan leksik innovasiyanın formalaşma vasitələrindən biridir.
Rəqəmsal kommunikasiya sahəsinin sürətli inkişafı neologizmlərin yaradılması və yayılmasını sürətləndirmişdir. Onlar yeni yaradılmış söz və ifadələr, mədəni, texnoloji və sosial reallıqları əks etdirən terminlər hesab olunur. Ənənəvi leksikoqrafik metodlar tez-tez bu yenilikləri real vaxtda əhatə etməkdə çətinlik çəkir. Bu məqalədə Süni İntellekt (AI) və Təbii Dil Emalı (NLP) texnologiyalarının geniş miqyaslı mətn korpuslarında neologizmləri modelləşdirmək, aşkar etmək və təhlil etmək üçün necə tətbiq oluna biləcəyi araşdırılır. Söz vektor modelləri, kontekstual dil modelləri və tezlik əsaslı aşkarlamanı özündə birləşdirən NLP boru xətti istifadə edilərək aparılan tədqiqat, AI əsaslı yanaşmaların leksik yenilikləri müəyyən edə və onların semantik inkişafını izləyə biləcəyini nümayiş etdirir. AI ilə dəstəklənən modellər mövcud lüğətdə nümunələri aşkar edə, morfoloji qaydaları təxmin edə və hətta müasir dil istifadəsini əks etdirən məntiqli yeni sözlər yarada bilər. Neyron şəbəkələrdən, ehtimal modellərindən və kontekstual vektorlardan istifadə etməklə tədqiqatçılar söz yaradıcılığı proseslərini simulyasiya edə, qəbul olunma ehtimalını proqnozlaşdıra və neologizmlərin daha geniş leksikona semantik inteqrasiyasını təhlil edə bilərlər. Nəticələr göstərir ki, kontekstual transformer modelləri yeni sözləri aşkar etməkdə statik vektor texnikalarından əhəmiyyətli dərəcədə üstün performans göstərir. Tapıntılar AI sistemlərinin leksikoqrafiya, sosiolinqvistika və rəqəmsal humanitar elmlər sahələrində dil dəyişikliklərini izləmək üçün miqyaslana bilən metodlar təmin etmə potensialını vurğulayır.
Açar sözlər: NLP, neologizmlər, söz vektor modelləri, süni intellekt