Табиғи тілді түсінудің іргелі құрамдас бөлігі, семантикалық рөл таңбалауы (СРЛ) предикаттар мен олардың аргументтері арасындағы қарым-қатынасты түсіндіреді, сондықтан ақпаратты алу, машиналық аударма және сұрақтарға жауап беру сияқты әрекеттерді қосады. Жоғары ресурсты тілдер үшін СРЛ бойынша көп зерттеулер жүргізілгенімен, қазақ тілі сияқты ресурсы төмен тілдер әлі де салыстырмалы түрде аз зерттелген. Бұл жұмыс қазақ СРЛ үшін арнайы әзірленген бірегей деректер жинақтарын және үлгі архитектураларын ұсына отырып, олқылықты толтырады. Қазақ тілінің бай морфологиялық сипаттамаларын, соның ішінде агглютинативті жұрнақтар мен регистрлерді белгілеу үлгілерін көрсететін аннотацияланған СРЛ деректер жиынынан бастап, біз құрастырамыз. Осы деректер көздеріне сүйене отырып, біз мүмкіндіктерге негізделген дәстүрлі машиналық оқыту әдістерінен морфологиялық кірістіру арқылы жетілдірілген нейрондық архитектураға дейін көптеген СРЛ үлгілерін жасаймыз және оларды салыстырамыз. Біздің қорытындыларымыз қазақ тілінің бірегей тілдік қасиеттерін пайдалану өнімділікті қалай жақсартатынын және деректердің аздығы мен күрделі морфологиядан туындаған өзекті мәселелерге назар аударатынын көрсетеді. Сондай-ақ біз басқа түркі тілдеріне деректер жиынтығын құру, аннотацияның бірізділігі және жалпылау үшін прагматикалық мәселелерді қарастырамыз. Нәтижелер ресурсы төмен орталарда жоғары сапалы СРЛ мүмкіндігін көрсетеді және қазақ тіліндегі NLP зерттеуіне жаңа жолдар ашады.