Euskarazko errore sintaktikoak detektatzeko eta zuzentzeko ...

III.2 Erroreak detektatzeko teknikak 67
Erroreak detektatzeko lanetan erabilitako algoritmoei dagokionez, transformazioan
oinarritutako ikasketa11 (Sjöbergh eta Knutsson, 2005), memorian
oinarritutako ikasketa12 ( Örvar Kárason, 2005) eta entropia handieneko
eredua 13 (Izumi et al., 2003) erabiltzen dituzten lanak topatu ditugu. Ikasketarako,
errore mota bakoitzeko ikasketa automatikoko modulu bat entrena
daiteke, edo errore mota desberdinetarako modulu bakarra. Lehen hurbilpenak,
zuzenketak proposatu ahal izatearen abantaila du.
Hitz zuzenen erabilera nahasketaren atazarako ikasketa automatikoa oso
teknika egokia da, arazoa desanbiguazio-ataza moduan ikustea erraza baita.
Era formalean, honela definitzen da arazoa (Carlson et al., 2001) lanean:
sarrerako esaldi bat eta helburu hitz bat emanda, jakin nahi da hitz hori
noiz den zuzena edo noiz aldatu behar dugun. Hitzen arteko anbiguotasuna
nahasketa multzoekin modelatzen da (adibidez, ingelesezko, (among,
between), (cite, sight, site), (I,me). ..). C = w1,...,wn nahasketa multzo batean
wi hitz bakoitza anbiguoa da multzoko beste hitzekiko. Testuingurua
kontuan izanik zein hitz den egokiena aukeratzea da egin beharrekoa. Arazo
honen ingurukoak dira (Golding, 1995; Golding eta Roth, 1996, 1999;
Carlson et al., 2001) lanak. Horietan, nahiz eta emaitza onak lortzen diren
(% 92-95eko zuzentasuna), lan eremua nahasketa multzo zehatz batzuetara
mugatuta dago.
Datu kopuru eskergarekin aipatutako teknikak probatuz gero, emaitzek
bat egiten dutela ikusi da. Hori dela eta, LNPko ikerlarion etorkizuneko lana
etiketatutako corpusak sortzera bidera dadin proposatzen dute Banko eta
Brill-ek (2001), ikasketa teknika berriak probatu eta konparatzera baino.
Ikasketa automatikoak hizkuntzen irakaskuntzan izan dezakeen erabilerari
dagokionez, Zock-ek (1996) zera dio:
≪It is also worth mentioning that no cross fertilization has
taken place between the ICALL community and people working
in the Machine Learning paradigm”. ≫
Irakaskuntzarako sistema gutxi topatu ditugu ikasketa automatikoa erabiltzen
dutenak. Adibidez, Interneten oinarritutako Web-EasyMath algebrako
tutoreak ikasketa automatikoko teknikak erabiltzen ditu ikasle-eredua
sortzeko eta mantentzeko (Tsiriga eta Virvou, 2003). Ikasleen ezaugarriak
inferitzeko ere erabili da ikasketa automatikoa. Adibidez, ikasle batek erantzun
zuzena emateko zein probabilitate duen eta erantzuna sortzeak zenbat
11 Transformation-Based Learning.
12 Memory-based Learning.
13 Maximum Entropy (ME) model.