IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua

Students with limited mobility, for example, those caused by brain paralysis, have adapted tools for writing texts, such as eye-tracking hardware, to select letters and predict words. For instance, they can use eye-tracking hardware to select letters and choose words predicted by the system. These s...

Full description

Bibliographic Details
Authors: Iruskieta Quintian, Mikel, De la Iglesia, Iker, Atutxa, Unai, Ortiz, Lierni
Format: article
Publication Date:2025
Country:España
Institution:Universidad del País Vasco
Repository:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
OAI Identifier:oai:addi.ehu.eus:10810/73978
Online Access:http://hdl.handle.net/10810/73978
Access Level:Open access
id ES_7d6fb6a8db76bdbf3fa212448b4d19d8
oai_identifier_str oai:addi.ehu.eus:10810/73978
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokituaIruskieta Quintian, MikelDe la Iglesia, IkerAtutxa, UnaiOrtiz, LierniStudents with limited mobility, for example, those caused by brain paralysis, have adapted tools for writing texts, such as eye-tracking hardware, to select letters and predict words. For instance, they can use eye-tracking hardware to select letters and choose words predicted by the system. These systems offer resources for writing in Basque, and predictions can be customized by inputting Basque word lists. The primary aim of text prediction is to alleviate the effort involved in typing and to facilitate faster or increased text production. However, writing with Iris is slower and more challenging compared to conventional typing with ten fingers. Furthermore, predictive text functionality in Basque is comparatively less effective than in other languages, offering minimal quality output. Thus, the objective of this study is to develop an adapted web environment for Basque text prediction employing artificial intelligence techniques. To achieve this goal, we have developed a web interface named IGARRITZ based on the HiTZ/roberta-eus-euscrawl-base-cased language model, utilizing a Transformer architecture. It was re-trained with an educational Basque corpus sourced from educational texts from Gizapedia, Wikipedia, and Berria. We evaluated the performance of the created text predictor by comparing it with an existing system, using texts produced by a secondary school student. The results indicate that IGARRITZ enhances text prediction in Basque, as reported by the user who employs Iris, expressing that writing becomes notably easier and more efficient. Additionally, we conducted an automatic evaluation, which also yielded superior results compared to the existing system.; Motrizitate mugatua duen ikasleak, garun paralisi batek sortuak adibidez, tresna egokituak izaten dituzte testuak idazteko, esaterako, begiradaren jarraipeneko hardware bat, zeinarekin ordenagailuan letrak aukeratu eta sistemak iragartzen dituen hitzak aukeratu daitezkeen. Sistema hauek euskaraz idazteko baliabideak izaten dituzte, edo euskarazko hitz zerrendak sartuta iragarpenak aukeratu daitezke. Edozein testu iragarpenen xedea da testua idazteko esfortzua murriztea eta testu gehiago idaztea edo azkarrago egitea. Irisarekin idaztea hamar hatzamarrekin idaztea baino geldoagoa eta nekezagoa da; horrez gain, testu iragartzaileak euskaraz beste hizkuntzetan baino okerrago ibiltzen dira, eta nekez laguntzen dute. Lan honen helburua da euskarazko testu predikziorako web ingurune egokitu bat egitea adimen artifizialeko teknikak erabiliz. Horretarako, euskarazko hizkuntza-ereduetan oinarrituriko web interfazea sortu dugu, IGARRITZ izenekoa. Sortutako testu iragarleak Transformer arkitektura erabiltzen du, eta HiTZ/roberta-eus-euscrawl-base-cased hizkuntza-eredua berrentrenatu da hezkuntzarako corpusarekin (Gizapedia eta hezkuntzari buruzko testuak: Wikipediakoak eta Berriakoak). Bukatzeko, tresna ebaluatu eta egun eskura dagoen beste sistema batekin konparatu dugu, Bigarren Hezkuntzako ikasle batek ekoitzitako testuekin. Emaitzen arabera, IGARRITZek euskarazko testu predikzioa hobetu egiten du, eta irisarekin idazten duen pertsonak berak askoz errazago eta gehiago idazten duela adierazi du. Horrez gain, ebaluazio automatikoa egin dugu, eta hor ere emaitzak hobetzea lortu ditugu.Servicio Editorial de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatearen Argitalpen Zerbitzua202520252025info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10810/73978reponame:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigacióninstname:Universidad del País VascoEuskerahttps://doi.org/10.1387/ekaia.26214info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/© 2025 UPV/EHU Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationaloai:addi.ehu.eus:10810/739782026-06-18T09:23:17Z
dc.title.none.fl_str_mv IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
title IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
spellingShingle IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
Iruskieta Quintian, Mikel
title_short IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
title_full IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
title_fullStr IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
title_full_unstemmed IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
title_sort IGARRITZ: euskarazko testu-iragarpenerako web-ingurune egokitua
dc.creator.none.fl_str_mv Iruskieta Quintian, Mikel
De la Iglesia, Iker
Atutxa, Unai
Ortiz, Lierni
author Iruskieta Quintian, Mikel
author_facet Iruskieta Quintian, Mikel
De la Iglesia, Iker
Atutxa, Unai
Ortiz, Lierni
author_role author
author2 De la Iglesia, Iker
Atutxa, Unai
Ortiz, Lierni
author2_role author
author
author
description Students with limited mobility, for example, those caused by brain paralysis, have adapted tools for writing texts, such as eye-tracking hardware, to select letters and predict words. For instance, they can use eye-tracking hardware to select letters and choose words predicted by the system. These systems offer resources for writing in Basque, and predictions can be customized by inputting Basque word lists. The primary aim of text prediction is to alleviate the effort involved in typing and to facilitate faster or increased text production. However, writing with Iris is slower and more challenging compared to conventional typing with ten fingers. Furthermore, predictive text functionality in Basque is comparatively less effective than in other languages, offering minimal quality output. Thus, the objective of this study is to develop an adapted web environment for Basque text prediction employing artificial intelligence techniques. To achieve this goal, we have developed a web interface named IGARRITZ based on the HiTZ/roberta-eus-euscrawl-base-cased language model, utilizing a Transformer architecture. It was re-trained with an educational Basque corpus sourced from educational texts from Gizapedia, Wikipedia, and Berria. We evaluated the performance of the created text predictor by comparing it with an existing system, using texts produced by a secondary school student. The results indicate that IGARRITZ enhances text prediction in Basque, as reported by the user who employs Iris, expressing that writing becomes notably easier and more efficient. Additionally, we conducted an automatic evaluation, which also yielded superior results compared to the existing system.; Motrizitate mugatua duen ikasleak, garun paralisi batek sortuak adibidez, tresna egokituak izaten dituzte testuak idazteko, esaterako, begiradaren jarraipeneko hardware bat, zeinarekin ordenagailuan letrak aukeratu eta sistemak iragartzen dituen hitzak aukeratu daitezkeen. Sistema hauek euskaraz idazteko baliabideak izaten dituzte, edo euskarazko hitz zerrendak sartuta iragarpenak aukeratu daitezke. Edozein testu iragarpenen xedea da testua idazteko esfortzua murriztea eta testu gehiago idaztea edo azkarrago egitea. Irisarekin idaztea hamar hatzamarrekin idaztea baino geldoagoa eta nekezagoa da; horrez gain, testu iragartzaileak euskaraz beste hizkuntzetan baino okerrago ibiltzen dira, eta nekez laguntzen dute. Lan honen helburua da euskarazko testu predikziorako web ingurune egokitu bat egitea adimen artifizialeko teknikak erabiliz. Horretarako, euskarazko hizkuntza-ereduetan oinarrituriko web interfazea sortu dugu, IGARRITZ izenekoa. Sortutako testu iragarleak Transformer arkitektura erabiltzen du, eta HiTZ/roberta-eus-euscrawl-base-cased hizkuntza-eredua berrentrenatu da hezkuntzarako corpusarekin (Gizapedia eta hezkuntzari buruzko testuak: Wikipediakoak eta Berriakoak). Bukatzeko, tresna ebaluatu eta egun eskura dagoen beste sistema batekin konparatu dugu, Bigarren Hezkuntzako ikasle batek ekoitzitako testuekin. Emaitzen arabera, IGARRITZek euskarazko testu predikzioa hobetu egiten du, eta irisarekin idazten duen pertsonak berak askoz errazago eta gehiago idazten duela adierazi du. Horrez gain, ebaluazio automatikoa egin dugu, eta hor ere emaitzak hobetzea lortu ditugu.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025
2025
2025
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10810/73978
url http://hdl.handle.net/10810/73978
dc.language.none.fl_str_mv Euskera
language_invalid_str_mv Euskera
dc.relation.none.fl_str_mv https://doi.org/10.1387/ekaia.26214
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
© 2025 UPV/EHU Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
© 2025 UPV/EHU Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Servicio Editorial de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatearen Argitalpen Zerbitzua
publisher.none.fl_str_mv Servicio Editorial de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatearen Argitalpen Zerbitzua
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
instname:Universidad del País Vasco
instname_str Universidad del País Vasco
reponame_str Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
collection Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869411663021604864
score 15,811543

Similar Items