Konputagailu bidez jakin omen daiteke zein den pertsona baten jarrera elkarrizketa batean. Stanford-eko Unibertsitateko Dan Jurafsky
irakasleak esperimentu batean saiatu da hori aztertzen. Elkarrizketa
guztia ulertu ez, baina emaitza onak lortu du bereizten ea zein zen kide
bakoitzaren jarrera. Interbentzioak entzunda mintzakideen jarreraren
lau ezaugarri hauek aztertzen ditu makinak: adiskide-moduan
(Friendliness), deseroso (Awkwardness), limurtu nahian (Flirtation) edo
neutroa (Assertiveness). Beti ez du asmatzen, %68an bakarrik, baina
horrek esan nahi du susmo onak dituela.


Testu edo hizketa batean ordenagailuek ezin dute ulertu pertsonok
ulertzen dugun mailan. Hori jakina da. Baina zerbait bai, konputagailuek
hasi dira zerbait ulertzen. Informazio partzialak dira oraindik, baina
esanahiaren zati bat harrapatzeko ahalmena dute. Stanford-eko
Unibertsitate:http://www.stanford.edu/ ospetsutik Ixa taldera pasa den astean bisitan etorri zitzaigun Dan Jurafsky adituak asko daki horretaz. Berak lankideekin egindako lau esperimentu azaldu zizkigun HAP Masterreko hitzaldi batean, ondo aukeratuak gainera, arlo honetan dauden teknika eta aplikazio posibleen berri emateko:

  1. APLIKAZIOA: Solaskideen jarrera detektatzen.;
    TEKNIKA: ikasketa automatiko gainbegiratua.
  2. APLIKAZIOA: Korreferrentzia (testuan gauza bera modu desberdinetan aipatuta).
    TEKNIKA: Eskuz idatzitako erregelak.
  3. APLIKAZIOA: Testuaren esanahiko erlazioak erauzten.
    TEKNIKA:ikasketa automatiko erdigainbegiratua.
  4. APLIKAZIOA: Testuko gertaerak erauzten.
    TEKNIKA: ikasketa automatiko gainbegiratugabea.

Xelebre samar izan zen lehenengo aplikazioa. Goian esan bezala, gauza
izan dira elkarrizketa batean kide bakoitzak nola jokatzen duen
esateko. Horretarako mila elkarrizketa grabatu zituzten hainbat ikasle
bikoteka jarrita 2005ean. Hizketarekin guztira 60 ordu, eta horien
transkripzioan 800.000 hitz lortu zuten. Datu asko, bai.

Datu guzti horien gainean ikasketa gainbegiratuko teknika bat
aplikatu zuten. Horretarako hainbat ezaugarri prosodiko-linguistikoak
identifikatu zituzten testu eta grabazioetan: tonua (pitch),
interbentzioaren luzera, altu edo baxu hitz egitea, galdera, irria,
besteak esandakoa errepikatzea adostasuna adierazteko, azpimarratzeko
interbentzioak (Wow, That’s true, Oh, great!, Oh, gosh!). osagai horien
sekuentziak ere lortu ziren "adierazpen erregularren" bitartez.

Ondorioetako batzuk xelebreak dira:

  • Nabaritu zuten, adibidez, gehienetan elkarrizketan pertsonak bere
    jokaera aldatzen duela bere kidearen jokaerara hurbiltzeko (edo
    urruntzeko, giro txarra dagoenan).
  • Sistemak hobeto antzematen omen die mutilei noiz jarduten duten giro
    "friendly" ederrean (%71ean asmatzen du), neskei baino (%64ean
    bakarrik). Aldiz, errazago antzematen die neskei limurtzeko jarrera
    (%78) mutilei baino (%65).
  • Automatikoki ikasitakoa aztertuta ikusi dute neskek limurtu nahi
    dutenean honelakoak egiten dituztela: tonua igo, beren buruaz parre
    egin, arinago hitz egin, "I" ("ni") esan, muletilla gehiago erabiltzen
    dituzte (kind of, sort of, a little, I don’t know, I guess); eta
    mutilek, aldiz, honela: tonuaren oinarria igotzen dute (pitch floor),
    "you" ("zu") esan, par egin (adarra jo?) solaskideaz, eta "hitz
    akademikorik" ez erabili (academia, interview, teacher, phd, advisor,
    lab, research, management).

Esperimentuko elkarrizketa batzuk