Browsing by Author "Kodasmaa, Raigo"

Now showing 1 - 3 of 3

Infootsingus kasutatavad loomuliku keele töötluse tehnikad
(Tartu Ülikool, 2011) Kodasmaa, Raigo; Koit, Mare, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Infootsingus kasutatavad loomuliku keele töötluse tehnikad
(Tartu Ülikool, 2011) Kodasmaa, Raigo; Koit, Mare; Tartu Ülikool. Matemaatika-informaatikateaduskond; Tartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut
Töös anti kirjanduse põhjal ülevaade infootsingust, sealhulgas loomuliku keele automaattöötluse meetodite kasutamisest infootsingu erinevatel etappidel. Infootsing toimub järgmiselt. Infootsingu süsteemi esimese ülesandena koostatakse dokumentide kollektsioon, milleks võib olla näiteks veebilehtede kogum. Seejärel teostatakse kollektsioonis olevatele dokumentidele leksikaalne analüüs, stoppsõnade elimi-neerimine ja lemmatiseerimine. Nende protsesside tulemusena väheneb terminite hulk dokumentides. Järelejäänud terminite alusel dokumendid indekseeritakse. Indekseerimise peamine ülesanne on dokumentide järjestamine selle alusel, kui tihti mingi termin neis esineb. Kasutaja sisestab otsingusüsteemile päringu, mis väljendab tema teabevajadust. Päringust leitakse võtmesõnad ning nende esinemissageduste alusel on võimalik indekseeritud dokumente otsingutulemusena väljastada. Kasutaja teadmised valdkonnast ei pruugi alati olla piisavad, et konstrueerida sobivat päringut. Selle probleemi lahendamiseks kasutatakse asjakohast tagasisidet, mis tähendab, et kasutaja kaasatakse protsessi, kus otsingusüsteem väljastab tulemusi ja kasutaja hindab, millised dokumendid on sobivad tema informatsiooninõudega ja millised mitte. Päringute formuleerimise probleemiks on veel ka asjaolu, et päringusse sisestatakse tavaliselt 2-3 sõna, mis on liiga vähe, et otsingusüsteem suudaks leida sobivaid dokumente. Päringut laiendatakse automaatselt, kasutades sünonüümisõnastikke ja sõnade vahelisi relatsioone, seejärel koostatakse uus päring ning väljastatakse kasutajale tulemused. Töö käigus loodi ka eesti keele stoppsõnade näidisloend ja koostati skriptid, mis suudavad teha eestikeelsete sõnade lemmatiseerimist ning terminite esinemissageduste ja termini-dokumendi maatriksi leidmist.
Programmeerimiskeele Python veateated programmeerimise algõppes
(2017) Kodasmaa, Raigo; Eno Tõnisson
Lühikokkuvõte:Magistritöö raames viidi läbi uuring programmeerimiskeele Python veateadetest programmeerimise algõppes ja koostati õppematerjal vastavalt uuringus saadud tulemustele. Tartu Ülikooli vaba juurdepääsuga programmeerimisteemalistel e-kursustel osaleb tuhandeid inimesi, kes lahendavad e-kursuste raames kümneid ülesandeid. Hetkel on program-meerimiskeele Python veateated ingliskeelsed, lühidalt kirjeldatud ja sisaldavad palju tehnilisi detaile, mistõttu on need algajatele programmeerijatele keeruline mõista. Käesolev töö keskendubki veateadete uurimisele ja lahti seletamisele, et algõppe programmeerimise e-kursuslased neid paremini mõistaksid ja seega ka enda programmis tekkinud vigu parandada oskaksid. Läbiviidava uuringu raames koguti tagasisidet e-kursuse Programmeerimisest maalähedaselt osalejatelt programmeerimiskeele Python sisseehitatud kompilaatori veateadete kohta küsitluse ja töövahendina kasutusel oleva programmeerimiskeskkonna Thonny logifailide näol. Kogutud andmete põhjal viidi läbi analüüs ja valiti välja sagedamini esinenud veateated, mille kohta koostati eestikeelne õppematerjal. Materjal koosneb 7 levinumast vea-tüübist, kus omakorda 29 levinumat veateadet on seletatud lahti eesti keeles ja neile on lisatud 35 programminäidet koos võimalike parandusviisidega. Veateadete õppematerjali saab kasutada programmeerimisteemaliste e-kursuste juures abimaterjalina erinevate ülesannete lahendamisel.