Erantzunen kalifikazio automatikorako lehen urratsak

Eneko Agirre, Itziar Aldabe, Oier Lopez de Lacalle, Iñigo Lopez-Gazpio eta Montse Maritxalar

Hein handi batean, Hizkuntzaren Prozesamenduko adituon erronka nagusia hizkuntza sortzeko, ulertzeko zein interpretatzeko gai diren aplikazioak garatzea da. Oso arlo zabala da, hainbat hizkuntza-teknologiaz arduratzen dena, izan ere: informatika, adimen artifiziala eta hizkuntzalaritza biltzen ditu. Hauen guztien artean, erantzunen kalifikazio automatikoaren inguruan emandako lehen urratsak azaltzen ditugu lan honetan.

Ikaskuntza-irakaskuntzarekin lotutako teknologiaz arituko gara, bereziki: erantzunen kalifikazio automatikoan. Honetarako, arloko oinarrizko teknikak eta sistemak deskribatzen ditugu: bai esaldi-antzekotasunean oinarritzen direnak, baita testu-inferentzian oinarritzen direnak ere. Izan ere, bi metodologia hauek dira artearen egoeran testu ulermena lantzeko erabiltzen diren estrategia nagusiak. Kontuan izan erantzunen kalifikazio automatikoa eta testu ulermena zeharo lotuak dauden atazak direla, makina batek ikasleen erantzunak kalifikatu ahal izateko, lehendabizi ulertu egin behar baititu. Bi teknika hauen artean guk bakar-batean sakonduko dugu, nahiz eta norgehiagoka garbia dagoen. Behin teknika azalduta, berau erabiltzen duten aplikazioak deskribatzen ditugu. Era honetan, bi dira artikuluan zehar aztertzen ditugun aplikazioak: bata, erantzunak hierarkikoki antolatzen eta kalifikatzen dituena, eta bestea, kalifikazioaren azalpena eman ahal izateko erantzunaren zatiak erreferentzia batekin parekatzeko gai dena.

Irudia: Hizkuntzaren Prozesamendua alorrak informatika, adimen artifiziala, hizkuntzalaritza biltzen ditu eta hainbat hizkuntza-teknologiaz arduratzen da.

Alde batetik, lehen aplikazioarekin testuinguru gisa irakaskuntzarekin lotutako nazioarteko ataza bat deskribatzen dugu (irakaskuntzaren alorreko nazioarteko Semeval 2013ko zazpigarren ataza. Ataza honetan hainbat zientzia-domeinutatik erauzitako ikasle-erantzunei kalifikazio egokiak esleitzea da helburua (kalifikazioak hauetariko bat izan behar du: zuzena, erdizka edo hein handi batean osatu gabea, kontraesana, garrantzirik gabekoa edo domeinuz kanpokoa). Kalifikazio hauek esleitzeko, galdera, erreferentziazko erantzun eta ikasle erantzunen artean teknika estatistikoak erabiltzen dituen sistema bat deskribatzen dugu eta lortutako emaitzak aipatzen ditugu.

Beste alde batetik, bigarren aplikazioaren testuinguruan, testu-ulermen teknikak egoera berri batean erabilgarriak diren ebaluatzen dugu. Honetarako, esaldiak osotasunean alderatu beharrean esaldiak sintagmen arabera deskonposatu, eta sintagma horien arteko antzekotasunak alderatzeko esperimentuak egiten ditugu. Beste hitz batzuetan esanda, esaldien arteko gainezarpen partziala lantzen dugu esaldi bikotearen segmentuak elkarrekin parekatuz. Sistema hau deskribatzeko ere beste nazioarteko ataza bat azaltzen dugu (Semeval 2015eko bigarren ataza) eta bertan lortutako emaitzak aipatzen ditugu.

Oro har galdera irekien erantzunak guztiz zuzen kalifikatuko dituen sistemarik ez dago egun, baina nazioarteko ataza hauetan -eta beste batzuetan- pixkana-pixkana aurrerapauso handiak ematen ari gara ikertzaileok. Galdera irekiei erantzuteak ahalegin handia eskatzen du, baita kontzeptuak argi antolatuak izatea ere. Hain zuzen ere, horregatik dira hain erabiliak ikasleen trebakuntza-aroetan ezagutza modu eraginkorragoan finkatzeko.

Gure urrutiko helburua galdera irekiei emandako erantzunak automatikoki kalifikatzeko gai liratekeen hizkuntza-baliabideak garatzea da, baina ez da helburu xumea. Argi dago makina batek zerbait gehiago jakin behar duela kalifikazio horiek ematen ikasteko azaleko hitzen esanahia eta sintaxiaren inguruko informazioa baino. Horregatik, oraindik ebatzi gabeko arazo konplexu bat dugu hau.

Teknika berrien laguntzarekin, espero dugu ikasleen erantzunak kalifikatzeko eraginkortasuna hobetzea, eta baita eman ahal dugun feedbacka eraginkorragoa izatea ere. Feedback erabilgarria automatikoki sortzea oso baliotsua da testu-ulermena lantzeko aplikazioen testuinguruan, kasu: tutore-sistema adimendunetan -bai erabiltzaileen ezagutza maila kuantifikatzeko, baita egindako akatsen azalpenak emateko ere-.

Artikuluaren fitxa:
  • Aldizkaria: Ekaia
  • Zenbakia: Ekaia 29
  • Artikuluaren izena: Erantzunen kalifikazio automatikorako lehen urratsak.
  • Laburpena: Lan honetan erantzunen kalifikazio automatikorako lehen urratsak azaltzen ditugu. Urrats horiek azaltzeko, irakaskuntzaren domeinuko bi sistema deskribatzen ditugu: bata, erantzunak hierarkiko antolatzen eta kalifikatzen dituena eta bestea, kalifikazioaren azalapena eman hala izateko erantzunaren zatiak erreferentzia batekin alderatzeko gai dena. Horretaz gain, alorreko teknika erabilienak mahairatuko ditugu, irakaskuntzaren alorreko nazioarteko ataza bat aztertuz.
  • Egileak: Eneko Agirre, Itziar Aldabe, Oier Lopez de Lacalle, Iñigo Lopez-Gazpio eta Montse Maritxalar.
  • Argitaletxea: UPV/EHUko argitalpen zerbitzua.
  • ISSN: 0214-9001
  • Orrialdeak: 127-137
  • DOI: 10.1387/ekaia.14530

—————————————————–
Egileez: Eneko Agirre, Itziar Aldabe, Oier Lopez de Lacalle, Iñigo Lopez-Gazpio eta Montse Maritxalar UPV/EHUko Lengoaia eta Sistema Informatikoak saileko ikertzaileak dira.
—————————————————–
Ekaia aldizkariarekin lankidetzan egindako atala.

Eman iritzia

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>