Атты І халықаралық конференция ЕҢбектері



жүктеу 8.57 Mb.
Pdf просмотр
бет34/39
Дата25.12.2016
өлшемі8.57 Mb.
1   ...   31   32   33   34   35   36   37   38   39

Әдебиеттер 
1.  Бектаев,  К.Б.  Большой  казахско  -  русский,  русско-казахский  словарь  /  Калдыбай 
Бектайұлы Бектаев.- Алматы: Алтын қазына, 2007.- 709 с. 
 
 
У.А. ТӨКЕЕВ, С.З. САПАҚОВА 
 
 
Әл-Фараби атындағы ҚазҰУ, Алматы, Қазақстан 
 
 
ҚАЗАҚ ТІЛІНЕН ОРЫС ТІЛІНЕ МАШИНАЛЫҚ АУДАРМА 
 
1.
 
Қазақ тілді машиналық аудармашыларға қысқаша шолу 
Қазіргі  таңда  қазақ  тілінен  өзге  тілдерге  аударатын  программалар,  онлайн-аудармалар 
баршылық,  бірақ  олардың  жұмыс  нәтижесі  мардымды  емес.  Оның  ең  негізгі  себебі  қазақ 
тілінің грамматикасының басқа тілдің грамматикасына қарағанда анағұрлым күрделілігі, өзге 
тілдің  грамматикасына  ұқсамайтындығында.  Еліміздегі  қазіргі  кезде  кеңінен  қолданылып 
жүрген  sozdik.kz,  soylem.kz,  sanasoft.kz  секілді  онлайн  аудармашылармен  қатар  «Ізет-
тілмәш» қолданбалы программасында қазақ тілінен орыс тіліне аудару мүмкіндігі бар. Бірақ 
бұл аудармашы программалар енгізілген сөздерді аударғанымен сөйлемнің құрылымына, сөз 
мағынасына аса мән бермейтінін олардан алынған нәтижелерден көре  аламыз. Айта кететін 
жайт  осы  айтылған  машиналық  аудармаларда  сөйлемдер  енгізіп,  оларды  аударатын  болсақ 
ол сөздердің көп жағдайда орнын өзгертпей, басқа мағыналарын қарастырмайтынын көреміз, 

292 
 
яғни  түсініксіз  аудармаларға  грамматика  толық  қарастырылмағандықтан  тап  боламыз,  оны 
дәлелдемесекте  болады.  Сонымен  қатар,  бұл  бағытта  атқарылып  жатқан  іс-шараларды  да 
атап кететін болсақ, «ағылшын- қазақ» машиналық аударма бағытында Apertium програмасы 
Микель  L.  Forcada  (Испания)  басшылығымен  және  әл-Фараби  атындағы  Қазақ  Ұлттық 
Университетінің  қолдауымен,  free/  машиналық  аударманың  ашық  кодты  платформасы 
пайдаланылуда.  Apertium  –бұл  машиналық  аударма  жүйесінің  ашық  кодасын  құруға 
арналған құралдардың жиыны, әсіресе өзара байланысқан тілдер жұбы үшін ыңғайлы, оның 
құрамына  ашық  лингвистивкалық  мәліметтерге  арналған  бірнеше  сөздіктер,  техникалық 
қызмет  көрсету  т.с.с.  енетінін  білеміз.  Осы  бағдарлама  негізінде  «қазақ-  татар»  тілдер 
бағытындағы ашық кодалы жүйе құрып, онымен қарқынды айналысып жатқан ғалымдарды: 
Ильнар Салимзянов, Джонатан Вашингтон және Фрэнсис Tyers атап кетуге болады. 
Ұсынылып  отырған  жұмыс  қазақ-орыс  бағытында  құрылған  машиналық  аударма 
жүйесінің  негізгі  жұмыс  істеу  принциптеріне,  қазіргі  таңда  туындаған  мәселерге  тікелей 
байланысты.    Жұмыс  нәтижесінде  шағын  «kaz-rus  translator»  қолданбалы  программасы 
жасалынды және одан әрі дамыту үстіндеміз, бұл программа Visual Studio 2010 және SQLite 
орталарында орындалды. 
 
2.
 
Қазақ тілінен орыс тіліне аудару барысындағы морфологиялық талдау сұлбасы 
Қазіргі  уақытта  машиналық  аударма  барысында  бірнеше  бөліктерден  тұратын  күрделі 
жүйе қолданылады, мысалы: 

 
Морфологогиялық талдау – мәтіндегі сөздерді талдау 

 
Синтаксистік талдау – сөйлемдерді, грамматиканы және сөздер арасындағы 
байланыстарды талдау; 

 
Семантикалық талдау – белгілі бір пәндік аймаққа бағытталған деректер қоры 
негізінде әр сөйлемнің мағынасын талдау. 

 
Прагматикалық талдау- өзіндік мәліметтер қоры негізінде белігілі бір контекстің 
ауқымында сөйлемнің мағынасын талдау.  
 
 

293 
 
 
 
Сұлба 1. Қазақ тілінен орыс тіліне сөз аударудың блок-сұлбасы. 
 

294 
 
Бұл сұлбадан көретініміз морфологиялық талдауда маңызды рол атқаратын жалғаулардың 
МҚ  бөлек  кесте  түрінде  сақталуы.  МҚ  «жалғаулар»  кестесінде  кездесетін  753  жалғауды 
Бектаевтың сөздіктер кітабынан [1] енгіздік. Бектаевтың сөздігінде қазақ тілінде кездесетін 
барлық  қосымшаларды  қарастырылған,  сол  сөздік  бойынша  қосымшалардың  жалғану  реті 
жасалынды.  Мысалы,  бара-лар-ымыз-дың  деген  сөзді  алсақ,  қосымшалардың  жалғану  реті 
былай болады: Р – К – Ж – Т (түбір – көптік жалғау – жіктік жалғау – тәуелдік жалғау). Осы 
қосымшалардың  бүкіл  жағдайын  қарастырып,  барлығын  қосындыласақ    753  қосымша 
шығады (2-сұлба).  
 
 
 
Сұлба 2. Қазақ тіліндегі жұрнақтардың жалғану реті. 
 
Қарастырылып  отырған  тілдер  жұбында,  әр  тілдің  өзіндік  ерекшеліктері  мен  олардың 
арасындағы  бірмәнді  сәйкестік  болмайтынын  да  айқын  көреміз.  Мысалы,  қазақ  тіліндегі 
әртүрлі  сөз  таптарының  өзіне  тиселі  жалғаулары  бар,  ол  басқа  сөз  табына  жалғанбайды, 
сонымен  қатар  бірнеше  сөз  табына  жалғанатындары  да  бар.  Осы  ерекшеліктерді  ескере 
отырып, біз жалғаулар кестесіне келесі атрибуттарды пайдаландық  
 
 
Сұлба 3. Жалғаулар кестесінің атрибуттары. 

295 
 
Бұл жұмыста қарастырылып отырған Мәліметтер қорының құрылымы келесідей: 
 
 
Сұлба 4. Мәліметтер қорының шағын сұлбасы. 
 
Әрқайсысына келесідей жекеленген түсініктеме беріп кетуге болады: 

 
zat (зат есімнің қазақша-орысша аудармасы) 

 
syn (сын есімнің қазақша-орысша аудармасы) 

 
san_esim (сан есімнің қазақша-орысша аудармасы) 

 
etistik (етістіктің қазақша-орысша аудармасы) 

 
usteu (үстеудің қазақша-орысша аудармасы) 

 
esimdik (есімдіктің қазақша-орысша аудармасы) 

 
predlog (орыс тіліндегі предлог) 

 
zhalgaular (қазақ тіліндегі барлық мүмкін болатын жалғаулар) 

 
skl1 (орыс тіліндегі склонение 1-дің жалғаулары) 

 
skl2 (орыс тіліндегі склонение 2-дің жалғаулары) 

 
skl3 (орыс тіліндегі склонение 3-дің жалғаулары) 

 
iya (орыс тілінде ия-ға бітетін зат есімдердің жалғаулары)  

 
iyi (орыс тілінде ий-ға бітетін зат есімдердің жалғаулары) 

 
pril_skl (орыс тіліндегі сын есімнің жалғаулары) 

 
glagol_spr (орыс тіліндегі етістіктің жалғаулары) 
 
Осы  МҚ  кестелердің,  әрқайсысының  ерекшеліктері  ескеріле  отырып,  келесі  түрдегі 
атрибуттар тағайындалды.  

296 
 
 
 
 
Сұлба 5. Сөз таптарының және көмекші кестелердің атрибуттары. 

297 
 
 
 
Сурет 1. Мәліметтер қорындағы «Жалғаулар» кестесі. 
 
Мысал,  «үстелдердің» көпше түрдегі сөзді аудару процесін қарастырсақ.  
 <үстелдердің>::=<үстел><дердің> 
<үстел>::=<стол> 
<дердің>::= 
 
 
Сұлба 7. Морфологиялық генератордың сұлбасы. 
 
Сұраныс  бойынша  МҚ    «ов»  жалғауы  алынады  және  сөздің  соңына  жалғанады. 
«үстелдердің» - «столов». 
Бұл  жұмыста  бүкіл  атқарылып  жатқан  жұмыстардың  сипаттамасын,  ішкі  құрылымын 
көрсету  мүмкін  емес,  сондықтан  «зат  есім»  сөз  табының  маңызды  жақтарын  қарастырсақ. 

298 
 
Соның  ішінде  Септік  жалғаулары  жобада  толық  қарастырылған.  Мысал  ретінде  Табыс 
септігін алсақ, ол орыс тіліндегі винительный падежге сәйкес.   
1-склонение. Егер енгізілген сөздің соңғы әріпі  «а» және оның соңғы әрпінің алдындағы 
әрпі келесі жиыннан болса,  pb[]={ 'б', 'в', 'г', 'д', 'ж', 'з', 'к', 'л', 'м', 'н', 'п', 'р', 'с', 'т', 'ф', 'ч', 'ш', 'щ', 
'х', ‘ц’}, онда аударылған сөздің соңына «у» жалғауы жалғанады, мысалы, көлікті =>машину.  
 
–у  немесе –ю жалғауларын жалғау ережелері: 
МҚ келесі атрибуттары бар сұраныс түседі: padezh=4, chislo=1, rod=2.  
 
string[] string1 = new string[] { "я" }; 
    if (defineVariables.skl[defineVariables.i] == "1") 
    {  if (padezh == "4") 
{if 
(string1.Contains(defineVariables.words_rus[defineVariables.i].Substring(defineVariables.words_r
us[defineVariables.i].Length - 2, 1))) 
 { defineVariables.words_rus[defineVariables.i] =                    
defineVariables.words_rus[defineVariables.i].Substring(0, 
defineVariables.words_rus[defineVariables.i].Length - 1) + okonch2; } 
 else    {   defineVariables.words_rus[defineVariables.i] = 
defineVariables.words_rus[defineVariables.i].Substring(0, 
defineVariables.words_rus[defineVariables.i].Length - 1) + okonch1;            } 
 
Нәтижесі:  
 
 
Сурет 2. Зат есімдер кестесі мен сұраныстар кестесінің нәтижесі. 
 
Kaz-Rus  translator  жұмыс  нәтижесін  көрсететін  болсақ  келесі  қарапайым  сөйлемдерді 
аударады.  
 

299 
 
 
 
Сурет 3. Kaz-Rus translator жұмыс нәтижесі. 
 
Қорыта айтқанда,  

 
қазақ  тілінен  орыс  тіліне  аударатын  машиналық  аудармалар  салыстырылып,  оларға 
талдау жасалды, яғни сапалы машиналық аударма алу үшін кеткен қателіктер зерттелді; 

 
машиналық  аударманың  негізі  болып  табылатын  мәліметтер  қорын  толтыру 
нұсқалары қарастылып ең тиімді шешім алынды, кестелерге қажетті атрибуттар аныөталды; 

 
12000  сөз  енгізілген  мәліметтер  қорына  программа  күрделілік  деңгейін  азайту  үшін 
орыс тілінің жалғаулары қосылды; 

 
қазақ тілінен орыс тіліне машиналық аудармада кездесетін қиындықтар талқыланып, 
шешуге қажетті модульдер құрылды. 
   
Әдебиеттер  
1.
 
Бектаев, К.Б. Большой казахско - русский, русско-казахский словарь / Калдыбай Бектайұлы 
Бектаев.- Алматы: Алтын қазына, 2007.- 709 с. 
 
 
N.Z. ABDURAKHMONOVA 
 
 
National University of Uzbekistan named after Mirzo, Tashkent, Uzbekistan 
 
 
GRAMMATICAL ANALYZE IN MACHINE TRANSLATION  
BETWEEN ENGLISH AND UZBEK 
 
Today human society characterizes high degree of activity in different fields such as economy, 
science,  technology,  culture  etc.  And  it  has  caused  to  increase  body  of  information  that  presents 
some  difficulties  between  person  to  person  or  among  the  group  of  people.  Computer  has  being 
considered  one  of  the  main  approaches  to  ease  opportunities  of  people  since  it  was  invented.  So 
machine  translation  is  used  to  exchange  information  communicative  attitudes.    Translation  of  the 
text  is  very  complex  creative  process  from  a  natural  language  into  another  one.  We  can  see  now 
variety   forms of machine translation system; even they can recognize speech and translate orally. 
Most of them are multilingual translation programs. The Uzbek language is being developed rapidly 

300 
 
after our independence. Therefore our research has taken the first step to build of linguistic database 
of translation program. 
It is always noticed to mainly grammatical analyze (morphological and syntax) of the lexemes in 
any system (retrieval of database, machine translation, automatic editor). So analyze is investigated 
as one of the base of linguistic approaches.  
There  are  many  methods  such  as  tokenization,  lemmetization,  stemming  which  used  in  the 
automatic morphologic analysing process for the texts.  Tokenization helps to detach the meaning 
of units of speech (token, wordform) separately.The previous forms of the words are determined in 
lemmatization process. One of the processes is stemming. The roots of the words are found by its 
assist. Three ways which are used for analyze, we may describe like a chart: 
 
 
 
In some literatures above mentioned methods are used as terms which are special procedures and 
programs of creating corpus – database of computer software
[1]
.  
Our decent research has shown the necessity of morphoclassificator in the automatic process to 
translate from English texts into Uzbek.  Morphological classification of the words might be taken 
as  the  main  way  to  clarify  part  of  speech.  We  admit  that  two  languages  belong  to  other  language 
family.Some  issues  are  demanded  that  to  solve  to  input  the  linguistic  database  to  computer 
software. We cite an example contrasting between adjective and adverb in English with equivalency 
in the Uzbek language: It is a good impression –Bu ijobiy taassurot. He speaks English well (badly
–U  ingliz  tilida  yaxshi  (yomon)  gapiradi.  Both  of  the  words  (yaxshi,  yomon)  are  considered  as 
adjective. But they are only analyzed as modifier in syntax not in morphology as adverb. Focus on 
the problem is these words are not existed in adverbial list in the process. As well as we can face to 
again other examples between adjective and noun: I like to eat wooden bowl –Men yog`och kosani 
yoqtiraman. In this place “yog`och”is not “wood” but  “wooden”.  
Naturally, English and Uzbek are member of different type of language so their linguistic nature 
is diverse too. For instance some pronounces in English don’t exist in Uzbek, and they are called as 
other categories:  few,  little words  are used as  adverb such as  “kam,  oz”  in  Uzbek. Such problems 
seem  easy  to  solve  at  first.  It  depends  on  not  only  electron  dictionary  which  are  decoded  in  the 
languages, but also it is responsive to grammatical analyze in context. One is of the urgent request 
for any translation to save agreement between the form and sense of the text.  
Transformation method is estimated as effective way to solve the problems. Four stages proceed 
in the transformation method: transposition, substitution, replenishment, and omission [2]. But other 
author presents only three ways:  adjunction, substition, deletion. In addition to this, the base of the 
transformation process contains kernel structures, and it consists of simple sentences in syntax [3].  
Grammatical analyze 
Tokenization: token–children; token–more 
Lemmatization: lemma –child; lemma –many| much 
Stemming: stem –child; stem –many| much 

301 
 
These main stages signifies in the process of analyze and synthesis. We analyze the bases on the 
examples abovementioned types of transformation method.  
In the process of transposition it has been analyzed words and word combinations in the text. 
 
1
 
2
 
3
 
4
 
5
 
I
 
go
 
to
 
the
 
university
 
 
1
 
5
 
3
 
 
2
 
Men 
 
universitet
 
-ga
 
-
 
boraman
 
 
Substitution  proceeded  through  in  two  ways:  1)  concretization;  2)  generalization.  These  are 
proceeded  in  morphologic  and  synacticacts.  For  example,  “and”  (va,  hamda  in  Uzbek)  is  as 
connectable conjunction used the following functions: bo`lsa, esa, biroq – I  shall go and you stay 
here –Men ketaman, sen bo`lsang shu yerda qol. 
It comes as infinitive (harakat nomi) in Uzbek in the compound units of verbs, as well: try and 
do  it  –  buni  qilishga  harakat  qiling,  come  and  see  –ko`rishga  keling,  wait  and  see  –yashasak 
ko`ramiz [4]. Generalization may often occur mainly among the  syntactic units. 
In replenishment process some morphologic categories are added by the position of speech. For 
instance,  I  have  a  book  –Menda  kitob  bor.  The  affix  –da  is  added  to  personal  pronoun.  It  seems 
very easy if it is done by human. But for the linguistic database of translation it should be clarified 
accurately. In the process of omission one or several units are deleted in the context: demonstrative 
pronoun  those  –ular,  o`shalar,  ana  o`shalar;  these  –bular,  shular  are  used  for  plural  noun,  but 
sometimes as  singular in  Uzbek.  Those children  are mine  –O`sha bolalar meniki.  In English  we 
may  see  the  agreement  of  those  and  children  (plural),  but  in  Uzbek  it  is  not  normal.  That’s  why 
affix –lar (o`shalaris omitted in this situation. 
There  is  some  evidence  to  suggest  that  machine  translation  system  has  contextual  and  strong 
grammatical  database.  It is  important  to input   morphological  classification  with  equivalencies in 
two  languages  (English-Uzbek).  We  remind  that  Krosslexicon  has  morphological  classificatory 
which  holds  115  groups  of  declinable  words  in  electron  dictionary  [5].  The  morphoclassificatory 
can make the word forms even if they do not exist in the dictionary.  
We  can  obtain  good  results  in  this  field  in  case  grammatical  peculiarities  of  the  text  are 
considered true.  There are many problems in morphological level in bilingual program. Especially, 
it should be done formalization and modeling of linguistic database in Uzbek.  
Translation  program  consists  of  three  stages:  languageprocessor  which  contains  analyser  and 
synthesizer;  linguistic  model  which  contains  of  the  knowledge  of  grammar  and  semantics; 
associative  procedure  which  expresses  linguistic  translation  operation  that  is  connective  between 
declarative  and  procedural  parts
[6]
.  We  may  observe  that  the  module  as  analyze->transfer-
>synthesis  is  proceeded  in  many  machine  translation  systems.  Analizator  should  be  provided 
linguistically  in  the  process  of  morphological  analyze.      Generally  speaking,  grammatical  base  of 
translation program has done in scientific researches. According to them there are following types 
of  the  grammar:  1)  chain  grammar  (цепочечная  грамматика);  2)  component  grammar 
(грамматика  составляющих);  3)  dependency  grammar  (грамматика  зависимостей);  4)  context-
free  grammar  (контекстно-свободных  грамматикa);  5)  lexical-functional  grammar  (лексико-
функциональная  грамматика);  6)  unificational  grammar  (унификационные  грамматикa).  
“Chain grammar consists of words that belong to the groups of the terms (article+noun+preposition) 
and compounding units such as (subject+predicate) functional elements of terms. The order of units 
of  speeches  are  shown  in  this.  Component  grammar  providesthe  group  of  grammar  elements,  for 
example,  group  of  noun  phrase  (noun,  article,  adjective  and  other  modifications),  prepositional 
group  (preposition  +part  of  speech).    In  dependency  grammar  each  elements  are  dependable  each 
others.  The  strategy  of  analyze  is  as  top-downand  the  center  of  sentence  is  predicate  (verb).  A 
transformational  method  is  used  in  contextual  grammar  and  it  has  shown  above.    Unification 
grammar  consist  of  four  components:  suite  of  unification,  interpreter  for  grammar  rules  and 

302 
 
description of the words,  directed graphs  of possessing program  and analyzer with  helping  graph-
devices. Unification grammar identifies semantic valency with synactic valency and description of 
dictionary with grammar rules [7]”. 
It is truly estimated by V.Rojdestvenskiy that central problem of artificial intelligence is machine 
translation  [8].Because  facilities  of  languageare  are  appeared  by  the  influence  of  linguistic  and 
nonlinguistic  factors.  Machine  translation  is  complex  physiological  process.  That’s  why  by  using 
contemporary  methods  of  the  schoolars,  we  have  to  build  well-built  linguistic  database  of 
translation program.  
Sum  up,  powerful  linguistic  and  programming  database  characterize  the  quality  of  machine 
translation.  All  grammar  rules  of  the  text  must  be  investigated  depending  on  types  of  style  of  the 
texts. It will be better if contextual dictionaries are created in English-Uzbek translation program. 
 
References 
1.
 
Захаров В.П.,  Богданова С.Ю.Корпусная  лингвистика:  учебник  для  студентов 
гуманитарных вузов. – Иркутск: ИГЛУ, 2011. С. 39. 
2.
 
Бархударов  Л.  С. Язык и перевод (Вопросы  общей и частной теории перевода). М., 
«Междунар. отношения», 1975.С.190-191. 
3.
 
Бўронов Ж.Б. Инглиз ва ўзбек тиллари қиёсий грамматикаси “Ўқитувчи” Т., 1973. 
40 –бет. 
4.
 
ABBYLingvo×5 
5.
 
Большаков  И.  А.,  Большакова  Е.  И.  Автоматический  морфоклассификатор  русских 
именных групп. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. По материалам 
ежегодной Международной конференции «Диалог» (2012) Выпуск 11 С.81 
6.
 
Марчук Ю.Н.Компьютерная лингвистика М., Восток.2006.С. 272. 
7.
 
Мамедова  М.Г.,  Мамедова  З.Ю.Машинный  перевод:    эволюция  и  основные  аспекты 
моделирования. Баку:  Изд. «ИНФОРМАСИЙАТЕХНОЛОЭИЙАЛАРЫ», 2005. C. 69-72 . 
8.
 
Рождественский  Ю.В.,  Волков  А.А.,  Марчук  Ю.Н.  Введение  в  прикладную 
филологию, МГУ, 1988. С. 116. 
 
 
Н.З. АБДУРАХМOНОВА, М.Х. ХАКИМОВ  
 
 
Национальный Университет Узбекистана им. Мирзо Улугбек, 
Ташкент, Республика Узбекистан 
 
 
ЛОГИКО-ЛИНГВИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛОВ И ПРЕДЛОЖЕНИЙ 
АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА ДЛЯ МНОГОЯЗЫЧНЫХ 
СИТУАЦИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ПЕРЕВОДА 
 
Функциональность слова естественного языка (ЕЯ) проявляется в его многозначности. В 
конкретных  случаях  каждое  слово  свое  конкретное  значение  приобретает  в  фразах  и/или  в 
предложениях [3]. Признание функциональности слова приводит к семантической однознач-
ности,  за  исключением  некоторых  конкретных  случаев,  вытыкаемых  из  ЕЯ.  Функцио-
нальность  слова  приводит  к  двум  принципиально  различным  подходам  при  построении 
логико-лингвистических моделей ЕЯ – либо разработать единую систему линейной обработ-
ки  слов  и  предложений,  либо  рассматривать  каждое  слово  и  предложение  как  единичную 
структуру, в соответствии с которой оно обрабатывается. Как в [3], также и здесь используем 
первый  подход,  выполнение  которой  обеспечивает  перевод  из  языка  А  в  язык  В,  относя-
щихся к классу 0 по классификации Н. Хомского [4], когда математическая модель является 

303 
 
распознающей характеризующей язык А или порождающей характеризующий язык В [5], в 
многоязычной ситуации машинного перевода. 
В  свете  вышеизложенного  были  проведены  исследования  над  английским  языком  (АЯ) 
[2],  являющегося  как  одним  из  языков  системы  машинного  перевода  для  многоязычной 
ситуации  и  построены логико-лингвистические  модели  составления  слов  различных  частей 
предложения.  На  основе  лексического  анализа  проведенных  над  АЯ  определяем,  что  слова 
делятся  на  четыре  типа  составляющих  –  корень,  аффиксы  образующие  слова,  аффиксы 
образующие  форму  и  аффиксы  изменяющие  слова.  Согласно  этого  строим  общую  логико-
лингвистическую модель образования слова АЯ:  

Каталог: conf
conf -> Г. Д. Рыскелдиева Жинақта «Жаратылыстану гуманитарлық ғылымдары жəне олардың Қазақстан Республикасының индустриалды нновациялық даму бағдарламасын жүзеге асырудағы рөлі» атты
conf -> Министерство образования и науки республики казахстан
conf -> Viii халықаралық ғылыми-тәжірибелік конференциясы «Білім беру саласындағы өзгерістер аясын кеңейту: апробация мен тарату» Астана қ. Халықаралық мектебі
conf -> Қазақстан республикасы бiлiм және ғылым министрлiгi еуразия гуманитарлық институты
conf -> «Вітчизнянанаука: сучаснийстан,актуальніпроблемитаперспективирозвитку»
conf -> Развитие творческих способностей учащихся на уроках информатики с помощью инновационнных форм занятий


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   31   32   33   34   35   36   37   38   39


©emirsaba.org 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет