Azaleko sintaxiaren tratamendua ikasketa automatikoko tekniken ...
Azaleko sintaxiaren tratamendua ikasketa automatikoko tekniken ...
Azaleko sintaxiaren tratamendua ikasketa automatikoko tekniken ...
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
GAIEN AURKIBIDEA xv<br />
III.2.2.2 Euskarako kateen identifikazioa hurbilpen linguistikoa<br />
erabiliz . . . . . . . . . . . . . . . . 74<br />
III.2.2.3 Kateen identifikazioa <strong>ikasketa</strong> automatikoa erabiliz<br />
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78<br />
III.2.3 Perpausak . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80<br />
III.2.3.1 Perpausak: hurbilpen linguistikoa . . . . . . . 81<br />
III.2.3.2 Euskarako perpausen identifikazioa hurbilpen<br />
linguistikoa erabiliz . . . . . . . . . . . . . . . 83<br />
III.2.3.3 Perpausen identifikazioa <strong>ikasketa</strong> automatikoa<br />
erabiliz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88<br />
III.3 Iragazketa eta sailkapena, pertzeptroiekin . . . . . . . . . 92<br />
III.3.1 FR-Perceptron algoritmoa: iragazketa eta sailkapena,<br />
pertzeptroiekin . . . . . . . . . . . . . . 93<br />
III.3.2 Iragazketa eta sailkapena algoritmoaren adibide<br />
bat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95<br />
III.3.3 FR-Perceptron algoritmoan egindako egokitzapenak<br />
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97<br />
III.4 Esperimentuen prestaketa . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97<br />
III.4.1 Corpusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98<br />
III.4.1.1 CoNLL formatua . . . . . . . . . . . . . . . . 101<br />
III.4.2 Ebaluaziorako neurriak . . . . . . . . . . . . . . 103<br />
III.4.3 Oinarrizko neurriak . . . . . . . . . . . . . . . . 105<br />
III.5 Kateen identifikazio automatikoa . . . . . . . . . . . . . . 107<br />
III.5.1 Kateen identifikazioa <strong>ikasketa</strong> automatikoa erabiliz108<br />
III.5.1.1 Epoch-zenbakiaren eragina . . . . . . . . . . . 108<br />
III.5.1.2 Lehen probak, oinarrizko ezaugarriekin . . . . 109<br />
III.5.1.3 Ezaugarri linguistikoak gehituz . . . . . . . . 110<br />
III.5.2 Kateen identifikazioa, erregelak eta <strong>ikasketa</strong> automatikoa<br />
konbinatuz . . . . . . . . . . . . . . . 113<br />
III.5.3 Ikasketa <strong>automatikoko</strong> algoritmoa baloratuz . . . 115<br />
III.5.4 Ikasketa-corpusa handituz . . . . . . . . . . . . . 116<br />
III.5.5 Emaitza idealak, eskuz desanbiguatutako informazio<br />
linguistikoa erabiliz . . . . . . . . . . . . . 116<br />
III.5.6 Azken emaitza, test-corpusean . . . . . . . . . . 118<br />
III.6 Perpausen identifikazio automatikoa . . . . . . . . . . . . 118<br />
III.6.1 Perpausen identifikazioa <strong>ikasketa</strong> automatikoa erabiliz<br />
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119<br />
III.6.1.1 Lehen probak, oinarrizko ezaugarriekin . . . . 119
Change language