Морфологические анализаторы на базе искусственного интеллекта используют алгоритмы машинного обучения, в частности модели глубокого обучения, для анализа и понимания морфологической структуры слов в узбекских текстах [1], [2]. Эти анализаторы используют большие наборы данных для изучения закономерностей, правил и вариаций языка, что позволяет им делать точные прогнозы относительно форм и значений слов. Использование нейронных сетей, таких как рекуррентные нейронные сети (РНС) и преобразователи, показало многообещающие результаты в улавливании контекстуальных нюансов морфологических изменений в узбекском языке.