Abstract. Статья рассматривает современные тенденции в области обработки многословных лексем в компьютерной лингвистике, подчеркивая важность эффективного анализа естественного языка. Основные направления включают: Глубокое обучение: Применение нейронных сетей для автоматического извлечения признаков из текстов и работы с большими объемами данных. Семантические модели: Использование векторного представления слов для повышения точности анализа и понимания смысловых связей. Мультиязычные системы: Разработка технологий, обеспечивающих качественный анализ и перевод текстов на разных языках. Обработка больших данных: Создание методов для быстрой и эффективной обработки массивов текстовой информации. Интеграция с другими областями: Объединение технологий компьютерной лингвистики с обработкой изображений и звука для комплексного анализа. Также статья выделяет вклад известных исследователей, таких как Ноам Хомский и Карен Спарк Джонсон, в развитие этой области. Особое внимание уделяется преимуществам обработки многословных лексем для тюркских языков, включая учет морфологической сложности, разрешение многозначности и улучшение качества машинного перевода. Работа подчеркивает значимость данной области для развития языковых технологий и коммуникации в тюркском языковом сообществе.