Thesis

Unitate Fraseologikoak (UFak) hizkuntzek bere-bereak dituzten hitz-konbinazio idiomatikoak dira. Hizkuntzaren Prozesamenduko (HPko) tresnek kalitatezko emaitzak izan ditzaten, beharrezkoa da halakoak ondo tratatzea, baina lan horrek hainbat zailtasun ditu; besteak beste, hitzez hitzeko itzulgarritasun eza. Tesi-lan honetan, aditza+izena motako UFen azterketa linguistiko bat egin dugu, halakoek HPren alorrean sortzen dituzten bi arazo garrantzitsuri aurre egiten laguntzeko: batetik, corpusetan UFak automatikoki identifikatzeari, eta bestetik, UF horiek gaztelaniaren eta euskararen

Hizkuntzaren Prozesamenduaren bitartez hezkuntzaren alorreko sistema adi-
mendunak hobetzea posible da, ikasleen eta irakasleen lan-karga nabarmenki
arinduz. Tesi honetan esaldi-mailako hizkuntza-ulermena aztertu eta propo-
samen berrien bitartez sistema adimendunen hizkuntza-ulermena areagotzen
dugu, sistemei erabiltzailearen esaldiak modu zehatzagoan interpretatzeko
gaitasuna emanez. Esaldiak modu finean interpretatzeko gaitasunak feed-
back a modu automatikoan sortzeko aukera ematen baitu.

Tesi hau garatzeko hizkuntza-ulermenean sakondu dugu antzekotasun seman-
tikoari eta inferentzia logikoari dagokien ezaugarriak eta sistemak aztertuz.
Bereziki, esaldi barneko hitzak multzotan egituratuz eta lerrokatuz esaldiak
hobeto modelatu daitezkeela erakutsi dugu. Horretarako, hitz solteak lerro-
katzen dituen aurrekarien egoerako neurona-sare sistema bat inplementatu
eta n-grama arbitrarioak lerrokatzeko moldaketak egin ditugu. Hitzen arte-
ko lerrokatzea aspalditik ezaguna bada ere, tesi honek, lehen aldiz, n-grama
arbitrarioak atentzio-mekanismo baten bitartez lerrokatzeko propo-
samenak plazaratzen ditu.

Gainera, esaldien arteko antzekotasunak eta desberdintasunak modu zeha-
tzean identifikatzeko, esaldien interpretagarritasuna areagotzeko eta ikasleei
feedback zehatza emateko geruza berri bat sortu dugu: iSTS. Antzekota-
sun semantikoa eta inferentzia logikoa biltzen dituen geruza horrekin
chunk ak lerrokatu ditugu, eta ikasleei feedback zehatza emateko gai izan
garela frogatu dugu hezkuntzaren testuinguruko bi ebaluazio-eszenariotan.

Tesi honekin batera hainbat sistema eta datu-multzo argitaratu dira etorki-
zunean komunitate zientifikoak ikertzen jarrai dezan.

Ikerketa-lan honetan euskarazko denbora-informazioaren prozesamenduan lehen urratsak egin ditugu. Horretarako, beste hizkuntzetan egin diren lanetan eta euskarazko denbora-egituren analisi linguistikoan oinarritu gara. Informazio hori baliatuta, euskarazko denbora-egiturak automatikoki tratatzeko ezaugarri linguistiko esanguratsuenak identifikatu ditugu eta horiek kodetzeko EusTimeML markaketa-lengoaia sortu dugu. Era berean, EusTimeMLri jarraituta denbora-informazioa eskuz etiketatuta duen EusTimeBank corpusa sortu dugu.