Abstract
Markov modelleri, doğal dil işlemede en yaygın kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerinden biridir. Markov zinciri ve gizli Markov modeli, dinamik sistemleri modellemek için kullanılan stokastik (rastlantısal) yöntemdir ve sistemin mevcut durumunu, önceki durumlara dayanarak tahmin eder. Tümcelerin oluşturulmasında doğru bir sözcük dizisi oluşturan Markov zinciri, DDİ çalışmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca bir tümcedeki Varlık Adlarını (NER : VAT) tanımlamak ve gizli Markov modeline dayalı Sözcükleri Nitelikleri ile Etiketlemek (SNE) için kullanılır. Markov modeline dayanarak, gizli etiketler derlemdeki etiketli sözcüklere göre tahmin edilir. Bu makale, Özbek dilinin etiketli derlemini temel alan bir Gizli Markov modeli kullanarak belirli sözcüklerin otomatik SNE etiketlemesine yönelik yöntemler ve algoritmaları ve bunların uygulanmasını sunmaktadır.