Автоматический морфологический анализ традиционно представляет значительную сложность для агглютинативных языков вследствие их богатой словоизменительной системы, продуктивного словообразования и сложных морфофонологических правил. Современные нейронные модели, особенно архитектуры на основе трансформеров, демонстрируют высокие эмпирические показатели. Однако они нередко характеризуются недостаточной лингвистической прозрачностью и сталкиваются с трудностями систематического обобщения в условиях ограниченных ресурсов. В данной работе предлагается сравнительное и интегративное исследование формальных (правил-ориентированных и конечных автоматов) и нейронных подходов к морфологическому анализу на примере казахского языка как агглютинативного языка с низкими ресурсами. Вначале представляется формальная морфологическая модель, явно описывающая структуру «корень–аффикс», сингармонизм и морфотактические ограничения. Далее исследуются различные нейронные архитектуры для морфологической дизамбигуации и разметки, включая KazBERT в сочетании с декодированием на основе условных случайных полей (CRF). Помимо стандартных метрик точности проводится детальная типология ошибок и лингвистический анализ, в рамках которых изучается, как различные классы моделей справляются с неоднозначностью, редкими словоформами и длинными цепочками аффиксов. Результаты показывают, что, хотя нейронные модели превосходят исключительно правил-ориентированные системы по поверхностной точности, они демонстрируют устойчивые недостатки при обработке морфологически сложных и редких конструкций. Формальные модели, в свою очередь, обеспечивают более надёжное обобщение за счёт языковых ограничений. На основе полученных результатов предлагается гибридная морфологически осведомлённая архитектура, интегрирующая символические ограничения в нейронный вывод. Данный подход обеспечивает устойчивое улучшение результатов в различных условиях оценки. Работа демонстрирует, что эффективный морфологический анализ агглютинативных языков требует сочетания нейронного обучения представлений и явного лингвистического моделирования. Полученные выводы не ограничиваются одним языком и имеют более широкие последствия для морфологически чувствительного NLP в низкоресурсных условиях.