Seejärel paluti hinnata iga kantseliidi analüsaatori kasulikkust skaalal 0-10.

6.3 Teine iteratsioon Teiseks iteratsiooniks lisati töösse kantseliidi analüsaator.

Korduvate sõnade analüsaatori hinnangud 2. iteratsioonis Edasiarendusena lisati kantseliidi analüsaator.

Joonisel 633 on välja toodud kõikide kantseliidi analüsaatorite hinnangud.

Kantseliidi analüsaatorite hinnangud 2. iteratsioonis Tagasisidest selgus, et testijate jaoks oli kantseliidi analüsaatoritest kõige kasulikum poolt-tarindi analüsaator.

Olema + kesksõna ja nominaalstiili hindasid kõik vastanud võrreldes teiste kantseliidi analüsaatoritega madalamalt.

Kantseliidi analüsaatoreid oli hinnatud sarnaselt teisele iteratsioonile, ent seekord said analüsaatorid rohkem positiivset vastukaja.

Kantseliidi analüsaatorite hinnangud 3. iteratsioonis Tundub, et seekord olid olema + kesksõna ja nominaalstiili analüsaatorid kasulikumad kui teises iteratsioonis.

[570] Kantseliit - Üks levinud stiiliaps.

Kuidas hoiduda kantseliidist .

Joonisel 641 on näha lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatori kasulikkuse hinnanguid.

Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatori hinnangud 3. iteratsioonis Korduvate sõnade analüsaatori puhul leidsid 3 vastanut, et analüüs tõi välja sobival arvul sõnu.

Teised testijad said analüüside tulemusi näha veebiliideses .

Nemad kasutasid testimiseks loodud veebiliidest .

Võttes näiteks selle sama peatüki pealkirja ja esimese lause: kui kasutaja kopeerib terve lõputöö teksti veebiliidesesse , siis kuna vaadeldava peatüki nime lõpus pole punkti, tuvastab EstNLTK tekstilõigu „5.

7.3 Veebiliidese kasutajamugavus Praeguses veebiliideses saab kasutaja sisestada oma teksti ainult kopeerides.

Üks variant, kuidas protsessi lihtsustada, oleks lisada veebiliidesele võimalus laadida üles oma lõputöö teksti fail.

See on Estonian Scientific Computing Infrastructure (ETAIS) veebiliidese kaudu saadud High Performance Computing (HPC) keskuse server.

Kuna backend on niikuinii eraldiseisev API, saab veebiliidese teenust serveerida eraldi serveril.

Lisaks ei saa märkida, missuguseid valepositiivseid tulemusi ei soovi kasutaja järgnevates analüüsides enam näha.

Funktsionaalsuse lisamine annaks kindlasti palju lisandväärtust, kuna analüüsides esineb valepositiivseid tulemusi.

Valepositiivsed tulemused võivad aga mitmete analüüside jooksul (näiteks iganädalaste CGLearni saadetud tekstide puhul) osutuda soovimatuks müraks, mis häirivad tulemuste uurimist.

Lõputöö viimases faasis uuriti, kas loodud analüüsid olid eestikeelsete lõputööde kirjutamisel tudengite jaoks kasulikud.

Selles lõputöös keskendutakse just teaduskeele analüüsile.

Alternatiivid Eesti- ning ingliskeelsete tekstide puhul pole olemas programmi, mille põhieesmärgiks on lõputööde ehk akadeemilise teksti automaatne analüüs ja tagasisidestamine.

4.1 Ülesehitus Lõputöö analüsaatori jaoks loodi lahtise Application Programming Interface-ga (API) mikroteenus.

Lõputöö analüsaatori ülesehitus Lõputöö teksti analüsaator on jagatud erinevateks väiksemateks analüsaatoriteks, millest igaühel on oma eesmärk.

Joonisel 411 on näha lõputöö teksti analüsaatori töövoogu.

4.2 Veebiliides Lõputöö analüsaatoril on veebiliides (joonis 2), mida saab kasutada koheseks tekstianalüüsiks.

Lõputöö analüsaatori veebiliides Liides on lihtsasti kasutatav.

Kasutaja peab vaid kopeerima oma lõputöö teksti vastavasse tekstilahtrisse ning seejärel vajutama nupule „Analüüsi“.

Lõputöös otsustati rakenduse backendi puhul Flaski kasuks, kuna selle kohta on palju dokumentatsiooni ning sellega on lihtne ja kiire luua REST arhitektuuril põhinevat arendusserverit.

Antud lõputöös olid EstNLTK funktsionaalsustest suurima vaatluse all osalausestamine, sõnestamine, morfoloogilise analüüs ja lausestamine.

Käesolevas lõputöös otsustati kasutada EstNLTK versiooni 1.6.

morph_analysis kiht oli lõputöös korduvalt kasutatud sõnade analüüsi puhul võtmetähtsusega.

Kuna EstNLTK teegis ei leidu nende tuvastamiseks sääraseid funktsionaalsusi, otsustati lõputöös luua klassid QuoteAnalyzer ja QuoteRemover.

Erinevates instituutides võib lõputöö kirjutamisnõuetes tegumoe nõue varieeruda, aga arvutiteaduse instituudis on soovituslik kasutada mina-vormi asemel umbisikulist tegumoodi.

Lõputöö analüsaatori programmis loodi umbisikulisuse kontrollimiseks Pythoni moodul impersonality_analyzer, mis analüüsib ja otsustab, kas lõputöö on täielikult umbisikulises tegumoes kirjutatud.

On aga võimalik, et kuigi sisendteksti autor ei kasutanud lõputöös mina- või meie-vormi töö sisupeatükkides, siis sellegipoolest leidub mina-vorm kas tsitaadis, mõistes või väljaspool sisupeatükke (nt Kokkuvõtte peatükis).

See leidis etteantud lõputööde tekstides üles kõik laused, kus esines mina- või meie-vorm.

<> Lõputöö analüsaatoris loodi moodul overused_word_analyzer, mis toob välja ülekasutatud ehk liiga palju korduvad sõnad.

Lõputöös loodud ülekasutatud sõnade analüsaator on see-eest kirjutatud Pythonis ja analüüsib hetkel vaid eesti keelt.

Võrreldes programmiga Synonymy, on tehtud ka lisaks edasiarendusi ja kohandusi vastavalt lõputööde analüsaatori API vajadustele.

Lõputöös kasutatakse Eesti Keeleressursside Keskuse (EKRK) koostatud teaduskirjanduskorpuse lemmade sagedusloendit [550][551].

Näiteks oli ühes testimiseks kasutatud lõputöös mainitud ainet „Programmeerimise alused“ 31 korda, mistõttu märgiti ka lemma programmeerimine ülekasutatuks.

Lõputöö analüsaatoris kontrollib lausepikkust moodul sentences_analyzer.

5.7 Kantseliidi analüsaator Lõputöö analüsaator kontrollib, kas sisendtekstis leidub kantseliiti.

Kantseliidi kontrollid on suuresti üle võetud Kaarel Sõrmuse 2017. aasta bakalaureusekraadi lõputööst „Kantseliidi- ja paronüümituvastaja“ [571].

Sõrmuse lõputöös oli mitmeid analüüse, mis tuvastasid erinevaid kantseliitlikke tekstitunnuseid.

Lõputöö analüsaatorisse tõsteti ümber poolt-tarindi, määrus saavas käändes, olema + kesksõna ja nominaalstiili analüüsid.

Kuna Sõrmuse lõputöös oli kasutatud EstNLTK versiooni 1.4.1, pidi funktsioone muutma, et nad oleksid kohalduvad versiooniga 1.6.

Lõputöö analüsaatoris on loodud eraldi moodul officialese_analyzer, mis otsib tekstis kantseliitlikke tunnuseid.

Olema + kesksõna analüsaator on võetud Sõrmuse lõputööst , ent sellele on lisatud mõned reeglid.

Analüsaator on võetud üle Sõrmuse lõputööst , ent sellele on tehtud mõned edasiarendused.

Nominaalstiili analüüs on ümber tõstetud Sõrmuse lõputööst .

Nominaalstiili kontrolli tulemus veebiliideses Sõrmuse nominaalstiili kontrollis oli veel lisareegleid, mida lõputöö teksti analüsaatorisse ümber ei tõstetud.

Kuna lõputöö kirjutamise aastal oli CGLearn keskkonnas ainult 2 eestikeelse lõputöö kirjutajat, otsustati otsida testijaid ka mujalt.

Seetõttu leiti 3 inimest juurde, kes kasutasid lõputöö teksti analüsaatori kasutamiseks loodud veebiliidest.

Niiviisi sai määrata, kuivõrd palju võeti analüsaatori tulemusi oma lõputöö kirjutamisel arvesse.

Niiviisi sai lihtsasti analüüsida, milliseid tulemusi lõputöö teksti analüsaator välja tõi.

Sel hetkel oli lõputöö teksti analüsaatori programmis vaid kolm analüsaatorit: umbisikulisuse, lausepikkuse ja -keerulisuse ning korduvate sõnade analüsaator.

Kuna mõlemad tudengid tegid umbisikulisuse analüsaatori tõttu oma lõputöö tekstis muudatusi, võib järeldada, et analüsaator oli neile kasulik.

See ei olnud aga lõputöö kirjutamise ajal EstNLTK versioonis 1.6 veel võimalik.

Tundub, et lõputöö teksti analüsaator on lõputöö kirjutamisel kasulik tööriist.

Edasiarendamise võimalused Lõputöö teksti analüsaatorit on võimalik edasi arendada mitmel erineval viisil.

Võttes näiteks selle sama peatüki pealkirja ja esimese lause: kui kasutaja kopeerib terve lõputöö teksti veebiliidesesse, siis kuna vaadeldava peatüki nime lõpus pole punkti, tuvastab EstNLTK tekstilõigu „5.

Näiteks salvestati idee katsetamiseks Microsoft Word-is lõputöö tekst .

Seetõttu otsustati, et lõputöö analüsaator võtab sisendiks siiski puhtal kujul teksti.

See tähendab, et kasutaja peab võtma lahti oma lõputöö tekstifaili ja seejärel kopeerima liidesesse oma teksti.

Üks variant, kuidas protsessi lihtsustada, oleks lisada veebiliidesele võimalus laadida üles oma lõputöö teksti fail.

7.4 Skaleeruvus Lõputöö analüsaator jookseb Ubuntu 18.04 serveril, millel on 4 tuuma ja 4 GB vahemälu.

Kui analüüs tehti aga lõputöö teksti analüsaatori live-serveril, siis kulus aega 70.84 sekundit.

Programmi põhiline eesmärk on aga analüüsida lõputöö tekste, mis on automaatselt CGLearnist analüüsiks saadetud.

Igal pühapäeval saadetakse eestikeelsed lõputööd API-le, misjärel analüüsitakse kõik tööd.

Näiteks võib tuua olukorra, kus kasutaja proovib lõputööde analüsaatorit teist korda.

Näiteks CGLearn saadab iganädalaselt raporti koos lõputöö analüsaatori tulemustega.

Kui lõputöö kirjutaja ei soovi valepositiivset lauset muuta, oleks kasulik, kui ta saaks märkida lauset sobivaks.

CGLearnis on küll olemas kasutajaprofiilid, ent lõputööde analüsaatori backend veel kasutajaspetsiifilisi eelistusi ei toeta.

Lõputööde tõhusam juhendamine https://www.ajakiri.ut.ee/artikkel/3364 (21.04.2020).

[2] TÜ arvutiteaduse instituudis kaitstavate lõputööde nõuded ja hindamine.

Tartu Ülikooli Eesti ja üldkeeleteaduse instituudi lõputöö .

Tartu Ülikooli Arvutiteaduse instituudi lõputöö .

Lõputöö analüsaatori veebiliides Liides on lihtsasti kasutatav.

Analüsaatorid Lõputööde analüsaatori programm jaguneb omakorda väiksemateks analüsaatoriteks , millest igaüks otsib sisendtekstis kindlat tüüpi murekohta.

Kõik analüsaatorid asuvad programmi kaustas Services/Analysis.

Järgnevates alampeatükkides tuleb juttu teksti eeltöötlusest, analüsaatoritest , nende loogikast ja tulemustest.

5.1 Sisendteksti eeltöötlus Enne seda, kui analüsaatorid saavad tööle hakata, peab teksti eeltöötlema.

See objekt antakse kõikide järgnevate analüsaatorite käivitusfunktsioonidele kaasa.

Kuna kõikidel analüsaatoritel on eeltöötlusest saadud infot vaja, on seda mõistlikum teha kohe alguses ainult ühe korra.

Niiviisi on rakendus tunduvalt kiirem kui siis, kui iga analüsaator peaks analüüsikihid ise lisama.

5.2 Mõiste- ja tsitaadituvastaja ning -eemaldaja Programmi analüsaatorites on vaja eristada, kas tekstilõik on mõiste või tsitaat.

Klassid on abianalüsaatorid analüsaatorite jaoks, millest tuleb juttu järgnevates alampeatükkides.

Joonisel 511 on illustreeritud analüsaatori lõpptulemust, kus punasega on märgitud jutumärkide vahel olevad sõnad.

Mõndades analüsaatorites piisab sellest, kui ainult tuvastatakse sõnad, mis on jutumärkide sees.

Sellegipoolest on mõnes analüsaatoris , näiteks lausepikkuse- ja keerulisuse analüsaatoris , vaja jutumärkide vahel olev tekst eemaldada.

QuoteRemover lausepuhastuse lõpptulemus QuoteRemover on kõige olulisem lausepikkuse- ja keerulisuse analüsaatoris , kus on vaja, et tsitaadid ei mõjutaks kuidagi lause keerukust.

Selle kohta on rohkem infot alampeatükis ,,Lausepikkuse- ja keerulisuse analüsaator ”.

5.3 Viite-eemaldaja Programm vajab analüsaatorit , mis tuvastab ja eemaldab lausest kõik viited.

Sarnaselt QuoteAnalyzer ja QuoteRemover klassidele, on CitationRemover teistele analüsaatoritele abiklassiks.

5.4 Umbisikulise tegumoe analüsaator Teadustekst peaks üldise arusaama järgi olema objektiivne ja neutraalne nii keeleliselt kui ka sisult [10].

Lõputöö analüsaatori programmis loodi umbisikulisuse kontrollimiseks Pythoni moodul impersonality_analyzer, mis analüüsib ja otsustab, kas lõputöö on täielikult umbisikulises tegumoes kirjutatud.

Kui QuoteAnalyzer tuvastab, et sõna on jutumärkide vahel, siis umbisikulise tegumoe analüsaator seda arvesse ei võta.

Analüsaator leiab lausest mina- või meie-vormis sõnad Umbisikulise tegumoe analüüs tagastab lõpuks kõik laused, kus eirati tsitaadi- või mõisteväliselt umbisikulist tegumoodi.

Analüsaatoril on see-eest üks suurem puudus.

Nimelt ei suuda analüsaator sisendteksti puhul eristada, kas tekst on kaldkirjas või mitte.

Kuigi kaldkirja on lubatud kasutada nii tsitaadi kui ka mõiste jaoks, kohtleb analüsaator seda siiski tavalise tekstina.

Katsetustest selgus, et analüsaator töötab hästi.

5.5 Korduvate sõnade analüsaator Üks levinumaid stiilivigasid on see, et tekstis kasutatakse teatud sõnu liiga palju.

<> Lõputöö analüsaatoris loodi moodul overused_word_analyzer, mis toob välja ülekasutatud ehk liiga palju korduvad sõnad.

Ülekasutatud sõnade analüsaatori loogika põhineb suuresti GitHubi kasutaja omerdemirkan vabavaralisel programmil nimega Synonymy [12].

Lõputöös loodud ülekasutatud sõnade analüsaator on see-eest kirjutatud Pythonis ja analüüsib hetkel vaid eesti keelt.

Võrreldes programmiga Synonymy, on tehtud ka lisaks edasiarendusi ja kohandusi vastavalt lõputööde analüsaatori API vajadustele.

Kui sõna esineb tõepoolest harilikust märgatavalt rohkem, siis märgistab analüsaator sõna ülekasutatuks.

Korduvate sõnade analüsaator töötab järgnevalt: Lemmatiseerimine Kasutatakse EstNLTK morfoloogilise analüüsi kihti, et leida iga sõna lemma.

Analüsaatori tulemusi saab näha lisades.

5.6 Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaator Emakeeleseltsi väitel peab selge tekst olema lihtsa ja loogilise lauseehitusega [14].

Lõputöö analüsaatoris kontrollib lausepikkust moodul sentences_analyzer.

Kuna loetelust ei ole üldiselt lugejal keeruline aru saada, ei tohiks ka lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaator seda keerulise lausena välja tuua.

Kuna lause ei vasta eelmainitud pika või keerulise lause reeglile, siis analüsaator ei too seda lauset välja.

Üks analüsaatori olulisemaid omadusi on, et see ei võta arvesse jutumärkide vahel olevaid sõnu.

Analüsaator märgistaks tsitaadi ilma lisakontrollita liiga pikaks.

Kuna see aga ei vasta liiga pika või keerulise lause tuvastamise reeglitele, ei too analüsaator seda lauset välja.

Lausepikkuse- ja keerulisuse analüsaator töötab hästi.

Katsetamisest ja tagasisidest on selgunud, et analüsaator toob tõepoolest välja laused, mis võivad lugeja jaoks olla liiga pikad või keerulised.

Teksti autor peab see-eest ise otsustama, kas analüsaatori välja toodud lause on ka tõepoolest liiga pikk.

Näiteks klassifitseeris analüsaator järgneva lause keeruliseks: Kuna käesolevas uurimistöös uuritakse verbe, mida on kasutatud otsekõne saatelausetes, ning vähesel määral ka saatelausete paiknemist, siis selles peatükis antakse lühike ülevaade, kuidas üldse tegelaskõnet kirjanduses on võimalik edasi anda ning milline tähtsus on saatelausetel dialoogide puhul.

Seetõttu on lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaator teksti autorile siiski kõigest abivahend ning kirjutaja peab lõpuks ise otsustama, kas muudab lauset.

5.7 Kantseliidi analüsaator Lõputöö analüsaator kontrollib, kas sisendtekstis leidub kantseliiti.

Lõputöö analüsaatorisse tõsteti ümber poolt-tarindi, määrus saavas käändes, olema + kesksõna ja nominaalstiili analüüsid.

Katsetamisest selgus aga, et mõndasid analüsaatoreid sai ka edasi arendada.

Esialgsed analüsaatorid andsid tihti valepositiivseid vastuseid.

Lõputöö analüsaatoris on loodud eraldi moodul officialese_analyzer, mis otsib tekstis kantseliitlikke tunnuseid.

Moodul kutsub välja eri funktsioone ehk analüsaatoreid , millest igaüks otsib tekstist kindlat sorti kantseliidi tunnust (vt joonis 570).

Kantseliidi analüsaatori jagunemine Mooduli analüsaatorid vaatavad igat lauset eraldiseisvalt.

Selleks kasutatakse VISLCG3 süntaksi analüsaatorit , mis on EstNLTK teegist kättesaadav [572].

Sarnaselt lause-, sõna- ja morfoloogilise analüüsikihtidele (vt joonis 460), lisab süntaksi analüsaator igale sõnale süntaksi analüüsikihi.

Ka kantseliidi analüsaatorites kasutatakse sõltuvussüntaksi puud, et leida sõnade ülemusi.

Kõik 4 kantseliidi analüsaatorit analüüsivad lauset.

Analüsaatoritest on juttu järgnevates alampeatükkides.

Kui eelnev sõna on omastavas käändes, tuvastab analüsaator , et lauses on poolt-tarind [571].

Kõikides lausetes, kus analüsaator oli välja toonud poolt-tarindi, see ka tõepoolest lauses sisaldus.

Olema + kesksõna analüsaator on võetud Sõrmuse lõputööst, ent sellele on lisatud mõned reeglid.

Olema kesksõna kontrolli tulemus veebiliideses Katsetamisest selgus, et analüsaator toob tihti esile valepositiivseid tulemusi.

Analüsaator toob välja omadussõnad, mille lõpus on -v või -tav.

Kuna sõna huvitav puhul ei ole tegu kesksõna, vaid omadussõnaga, ei tohiks analüsaator seda kantseliidina välja tuua.

Analüsaator on võetud üle Sõrmuse lõputööst, ent sellele on tehtud mõned edasiarendused.

Katsetamisest selgus see-eest, et analüsaatori tulemustes esines palju valepositiivseid kirjeid.

Lause Arsti sooviks on teha head on tõepoolest kantseliitlik, ent analüsaator tõi välja ka sõnapaare, kus probleemi tegelikult ei esinenud.

Näiteks pidas analüsaator kantseliitlikuks järgmised sõnapaarid: näiteks on; lisaks on; selleks on; selliseks on ja tulemuseks on.

Kuigi määrus saavas käändes analüsaator võib tekitada palju valepositiivseid, on sellel siiski potentsiaali olla kasulik.

Nominaalstiili kontrolli tulemus veebiliideses Sõrmuse nominaalstiili kontrollis oli veel lisareegleid, mida lõputöö teksti analüsaatorisse ümber ei tõstetud.

Katsetamisest selgus, et nominaalstiili analüsaator niivõrd palju valepositiivseid tulemusi ei andnud.

5.8 Puuduvate komade analüsaator Programmi katsetades märgati, et sisendtekstides leidus komavigu.

Seetõttu otsustati luua analüsaator , mis leiab puuduvate komadega laused ja annab seejärel soovituse, kuhu vajalikud komad panna.

Analüsaator asub moodulis missing_commas_analyzer.

Analüsaatori puhul otsustati katsetada, kas on võimalik kasutada EstNLTK ClauseSegmenter osalausestajat ja selle erinevaid režiime selleks, et leida sisendtekstis puuduvad komad.

Analüsaatori töö algatamisel luuakse esmaselt kaks ClauseSegmenter klassi isendit.

Lauses on analüsaatori reeglite järgi puuduv koma siis, kui osalausestaja B osalausete arv on suurem kui osalausestaja A osalausete arv.

Puuduvate komade analüsaatori efektiivsus ja kasulikkus sõltub suuresti sisendteksti korrektsusest.

Näiteks leidis puuduvate komade analüsaator ühe 6000-sõnalise sisendteksti puhul 9 komaveaga lauset, millest 8 olid tõepoolest vigased ja üks oli valepositiivne tulemus.

Seetõttu toob analüsaator välja, et teatavad erinevused ette käib koma.

Seetõttu leiti 3 inimest juurde, kes kasutasid lõputöö teksti analüsaatori kasutamiseks loodud veebiliidest.

Igas moodulis olid küsimused ühe spetsiifilise analüsaatori kohta.

Mooduli lõpus paluti hinnata analüsaatori kasulikkust skaalal 0-10, kus 0 tähendas, et analüsaator ei olnud üldse kasulik ning 10 tähendas, et analüsaator oli väga kasulik.

Umbisikulisuse analüsaatori moodulis paluti vastajatel märkida tõeseks väited, mis kehtisid analüüsi tulemuste kohta.

Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatori puhul paluti vastata, mitu lauset see esile tõi.

Niiviisi sai määrata, kuivõrd palju võeti analüsaatori tulemusi oma lõputöö kirjutamisel arvesse.

Lisaks paluti kommenteerida analüsaatori rangust ehk seda, kas välja toodud laused olid liiga pikad või olid need tegelikult sobivad.

Korduvate sõnade analüsaatori puhul paluti märkida väited, mis kehtisid analüsaatori tulemuste kohta.

Paluti kommenteerida, kas analüsaator tõi välja sobival arvul sõnu, kuivõrd palju sai teha muudatusi, kuivõrd palju tegelikult tehti muudatusi.

Kantseliidi analüsaatori juures paluti hinnata igat spetsiifilist kantseliidi analüsaatorit eraldi.

Küsiti, mitu tulemust iga analüsaator välja tõi.

Seejärel paluti hinnata iga kantseliidi analüsaatori kasulikkust skaalal 0-10.

Puuduvate komade analüsaatori puhul paluti vastata, mitu puuduva komaga lauset tõi analüsaator välja.

Niiviisi sai lihtsasti analüüsida, milliseid tulemusi lõputöö teksti analüsaator välja tõi.

Sel hetkel oli lõputöö teksti analüsaatori programmis vaid kolm analüsaatorit : umbisikulisuse, lausepikkuse ja -keerulisuse ning korduvate sõnade analüsaator .

Umbisikulisuse analüsaatori puhul vastasid mõlemad tudengid, et analüüs tuvastas isikulised sõnad, mille nad muutsid ümber umbisikulisteks.

10-palli skaalal hinnati analüsaatori kasulikkust hinnetega 6 ja 10.

Kuna mõlemad tudengid tegid umbisikulisuse analüsaatori tõttu oma lõputöö tekstis muudatusi, võib järeldada, et analüsaator oli neile kasulik.

Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatori kohta vastasid mõlemad testijad, et analüsaator ei tuvastanud ühtegi pikka lauset.

Sellegipoolest hinnati analüsaatorit hinnetega 6 ja 8.

Sellest võib järeldada, et hoolimata sellest, et analüsaator ei tuvastanud pikki lauseid, oli sellest siiski kasu.

Analüsaatori tulemus andis kasutajatele kindlust, et nende tekstis ei leidu liiga pikkasid lauseid.

Korduvate sõnade analüsaatori puhul leidis üks vastaja, et analüsaator tõi välja liiga palju korduvaid sõnu.

Teine leidis see-eest, et analüsaator tõi välja sobival arvul sõnu.

Lisaks leidsid mõlemad, et kõiki sõnu, mida analüsaator välja tõi, ei saanud asendada teiste sõnadega.

Korduvate sõnade analüsaatorile anti hindeks 8 ja 10.

Selle põhjal võiks järeldada, et kasutajatele oli sellest analüsaatorist kõige rohkem kasu.

Kommentaarina lisati, et oleks hea, kui korduvate sõnade analüsaator pakuks sõnadele sünonüüme.

6.3 Teine iteratsioon Teiseks iteratsiooniks lisati töösse kantseliidi analüsaator .

Umbisikulisuse analüsaatori puhul vastas 4 testijat, et analüüs ei tuvastanud tekstis mitte ühtegi mina- või meie-vormis sõna.

Seetõttu hinnati umbisikulisuse analüsaatorit ka võrdlemisi keskmiselt, neli vastanut andis hindeks 5 ning üks andis hindeks 4 (vt joonis 630).

Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaator ei tuvastanud kahel inimesel mitte ühtegi liiga pikka lauset.

Kaks vastanut muutsid analüsaatori tulemusena oma lauseid.

Viiest vastanust leidsid kolm, et analüsaator töötab hästi ja esile tõstetud laused olid nende meelest tõepoolest natuke liiga pikad.

Neljas vastanu tõi lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatori kriitikana välja selle, et lausestaja pidas lõigu pealkirja ja esimest lauset üheks lauseks, mistõttu analüsaator andis valepositiivseid tulemusi.

Kuna enamik vastanutest oli analüsaatori tulemustega rahul, jäeti see järgmiseks iteratsiooniks samaks.

Lausepikkuse- ja keerulisuse analüsaatori hinnangud 2. iteratsioonis Kokkuvõttes hinnati lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatorit positiivselt.

Korduvate sõnade analüsaatori puhul leidis kolm vastanut, et analüüs tõi välja sobival arvul korduvaid sõnu.

Kaks vastanut arvas see-eest, et analüsaator liiga palju korduvaid sõnu välja toonud.

Korduvate sõnade analüsaatori hinnangud on välja toodud joonisel 632.

Hinnangutest võib järeldada, et korduvate sõnade analüsaator oli vastanute jaoks üks kasulikumaid analüsaatoreid .

Korduvate sõnade analüsaatori hinnangud 2. iteratsioonis Edasiarendusena lisati kantseliidi analüsaator .

Testijatel paluti igat kantseliiditüübi analüsaatorit eraldi hinnata 10-palli skaalal.

Joonisel 633 on välja toodud kõikide kantseliidi analüsaatorite hinnangud.

Kantseliidi analüsaatorite hinnangud 2. iteratsioonis Tagasisidest selgus, et testijate jaoks oli kantseliidi analüsaatoritest kõige kasulikum poolt-tarindi analüsaator .

Ka katsetamisel tundus, et see analüsaator andis kõige vähem valepositiivseid tulemusi.

Määrus saavas käändes analüsaatorit hinnati erinevalt.

Kolme vastanu jaoks oli analüsaatorist palju kasu, ent kahe jaoks peaaegu üldse mitte.

Olema + kesksõna ja nominaalstiili hindasid kõik vastanud võrreldes teiste kantseliidi analüsaatoritega madalamalt.

Mõned vastanud panid hindeks 0, kuna nende jaoks ei toonud analüsaatorid midagi välja.

Olema + kesksõna analüsaatori hinnangud on aga vastavuses varasemate katsetustega, sest ka katsetustes leidus palju valepositiivseid tulemusi.

Korduvate sõnade analüsaatorile lisati reegel, et sõna ei võeta arvesse, kui see on jutumärkide vahel.

Vahetati välja korduvate sõnade analüsaatori lemmade sageduste andmestik.

Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatoris tehti parandus, et joonise või peatüki pealkiri ei oleks kokku liidetud lõigu või peatüki esimese lausega.

Lisati puuduvate komade analüsaator .

Umbisikulisuse analüsaator ei tuvastanud kolmel testijal mitte ühtegi mina- või meie-vormis sõna.

Nagu näha jooniselt 640, hinnati analüsaatori kasulikkust kokkuvõttes võrdlemisi keskmiselt.

Võrreldes eelmise iteratsiooniga oli analüsaatorit hinnatud sarnaselt.

Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatorit hinnati seekord paremini kui teises iteratsioonis.

Kõik viis testijat leidsid, et analüsaatori rangus oli sobiv.

Ranguseks peetakse analüsaatori puhul seda, kas välja toodud laused on tõesti pikad või keerulised.

Joonisel 641 on näha lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatori kasulikkuse hinnanguid.

Lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaatori hinnangud 3. iteratsioonis Korduvate sõnade analüsaatori puhul leidsid 3 vastanut, et analüüs tõi välja sobival arvul sõnu.

Korduvate sõnade analüsaatori hinnangud 3. iteratsioonis Nagu näha jooniselt 642, on võrreldes eelmise iteratsiooniga korduvate sõnade analüsaatori kasulikkuse hinnangud madalamad.

Analüsaatorit peaks uuesti katsetama karmimate reeglitega, kus sõnu ei märgita niivõrd leebelt liigselt korduvateks.

Kantseliidi analüsaatoreid oli hinnatud sarnaselt teisele iteratsioonile, ent seekord said analüsaatorid rohkem positiivset vastukaja.

Kantseliidi analüsaatorite hinnangud 3. iteratsioonis Tundub, et seekord olid olema + kesksõna ja nominaalstiili analüsaatorid kasulikumad kui teises iteratsioonis.

Üks vastanu kommenteeris isegi, et poolt-tarind ja olema-kesksõna analüsaatorid olid isegi valepositiivsete tulemuste puhul kasulikud, kuna need tuletasid meelde korrektset kirjastiili.

Kolmandas iteratsioonis lisati edasiarendusena puuduvate komade analüsaator .

Neljal vastanul ei toonud puuduvate komade analüsaator välja ühtegi komaviga.

Joonisel 644 on toodud välja analüsaatori tuvastatud laused ning osalaused, mille ette soovitati lisada koma.

Puuduvate komade analüsaatori kasulikkust hinnati positiivselt.

Puuduvate komade analüsaatori hinnanguid on näha joonisel 645.

Puuduvate komade analüsaatori hinnangud 3. iteratsioonis Kokkuvõttes leiti, et analüsaatoreid hinnati positiivselt.

Tundub, et lõputöö teksti analüsaator on lõputöö kirjutamisel kasulik tööriist.

Edasiarendamise võimalused Lõputöö teksti analüsaatorit on võimalik edasi arendada mitmel erineval viisil.

Siin peatükis on välja toodud mõned võimalused analüsaatori edasi arendamiseks.

Umbisikulise tegumoe analüsaatori põhiline eesmärk on hoida autori isikut tagaplaanil, ent antud näite puhul see oma eesmärki ei täida.

Seetõttu otsustati, et lõputöö analüsaator võtab sisendiks siiski puhtal kujul teksti.

7.2 Teistele keeltele laiendamine Kuigi programmi ülekasutatud sõnade analüsaator töötab ainult eesti keelega, saab seda laiendada ja kasutada ka ingliskeelsete tekstidega.

Seejärel oleks vaja viia andmed sobivale kujule, et edasised analüsaatorite funktsioonid saaksid neid kasutada samamoodi, nagu on tehtud eestikeelsete tekstide puhul.

7.4 Skaleeruvus Lõputöö analüsaator jookseb Ubuntu 18.04 serveril, millel on 4 tuuma ja 4 GB vahemälu.

Kui analüüs tehti aga lõputöö teksti analüsaatori live-serveril, siis kulus aega 70.84 sekundit.

7.5 Kasutaja eelistuste salvestamine Üks analüsaatori puudujääke on see, et kasutaja ei saa hetkel valida, missuguseid analüüse ta mingitel spetsiifilistel tekstilõikudel rakendada tahab.

Näiteks võib tuua olukorra, kus kasutaja proovib lõputööde analüsaatorit teist korda.

Analüüsis A ütles lausepikkuse ja -keerulisuse analüsaator , et mingi kindel lause on liiga pikk.

Näiteks CGLearn saadab iganädalaselt raporti koos lõputöö analüsaatori tulemustega.

CGLearnis on küll olemas kasutajaprofiilid, ent lõputööde analüsaatori backend veel kasutajaspetsiifilisi eelistusi ei toeta.

Umbisikulise tegumoe analüsaatori tulemused Viited [1] Tartu Ülikool, kõrghariduse esimese astme ja integreeritud õppe lõpetanud (alates 1985).