Wikibooks euwikibooks https://eu.wikibooks.org/wiki/Azala MediaWiki 1.47.0-wmf.18 first-letter Media Berezi Eztabaida Lankide Lankide eztabaida Wikibooks Wikibooks eztabaida Fitxategi Fitxategi eztabaida MediaWiki MediaWiki eztabaida Txantiloi Txantiloi eztabaida Laguntza Laguntza eztabaida Kategoria Kategoria eztabaida TimedText TimedText talk Modulu Modulu eztabaida Event Event talk 0 7318 44204 43976 2026-09-05T17:41:58Z Inaki.alegria 1649 44204 wikitext text/x-wiki = Itzulpen automatiko neuronala = [[w:eu:Itzulpen automatiko neuronal|Itzulpen automatiko neuronala]] testu bat hizkuntza batetik beste batera automatikoki pasatzeko teknika da, sare neuronaletan oinarritzen dena. Bere helburua ez da jatorrizko testuko hitz bakoitzari beste hizkuntzako ordain bat ematea soilik, baizik eta testuaren esanahia beste hizkuntzan modu ulergarri eta natural batean berreraikitzea ere. Aurreko belaunaldietako sistemekin alderatuta, eredu neuronalek kalitate-jauzi nabarmena ekarri zuten, esaldien egitura eta testuingurua modu bateratuagoan modelatzeko gai direlako. Gaur egun, teknologia hori eguneroko tresna digital askotan dago txertatuta: web bidezko itzultzaileetan, dokumentu-kudeaketan, nazioarteko komunikazioan eta adimen artifizialeko aplikazioetan. Hizkuntza gutxituen kasuan ere balio estrategikoa du, eduki gehiago sortzeko, zerbitzu elebidunak eskaintzeko eta hizkuntza horien erabilera digitala indartzeko aukera ematen duelako. <gallery mode="packed-hover" heights="160"> Fitxategi:Elia martxan es 2021 02.png|[[elia.eus]] ([[Elhuyar Fundazioa|Elhuyar]]) Fitxategi:Itzultzaile neuronala EJ.png|Jaurlaritzaren itzutzaile neuronala Fitxategi:Batua eus.png|Batua.eus </gallery> == Historia eta bilakaera == [[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpen automatikoaren]] lehen sistemak arau linguistikoetan oinarritu ziren. Hiztegiak, gramatika formalak eta eskuz definitutako baliokidetasunak erabiltzen zituzten. Horrek emaitzen gaineko kontrol handia ematen zuen, baina hizkuntza-pare eta erabilera-eremu bakoitzerako garapen-lan handia eskatzen zuen. 1990eko hamarkadatik aurrera, itzulpen automatiko estatistikoa nagusitu zen. Sistema horiek corpus elebidun handietatik ikasten zuten zein hitz edo esaldi-zati izan zitezkeen elkarren ordain. Aurreko ikuspegia baino malguagoak ziren, baina itzulpena zati txiki samarretan eraikitzen zutenez, zailtasunak izan ohi zituzten hitz-ordena naturala, esaldiaren koherentzia eta testuingurua behar bezala mantentzeko. 2010eko hamarkadan, sare neuronaletan oinarritutako ereduek aurreko sistemak ordezkatzen hasi ziren. ''Encoder-decoder'' arkitekturak erabiliz, sare batek jatorrizko esaldia errepresentazio matematiko batean kodetzen zuen, eta beste batek helburuko hizkuntzako esaldia sortzen zuen.<ref>Ilya Sutskever, Oriol Vinyals eta Quoc V. Le, [https://arxiv.org/abs/1409.3215 «Sequence to Sequence Learning with Neural Networks»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2014.</ref> Arreta-mekanismoek itzulpenaren urrats bakoitzean jatorrizko testuaren zatirik garrantzitsuenak kontuan hartzea ahalbidetu zuten.<ref>Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho eta Yoshua Bengio, [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], 2014.</ref> 2017an aurkeztutako Transformer arkitekturak urrats berri bat ekarri zuen: arreta-mekanismoetan oinarrituta, testuingurua modu eraginkorragoan modelatu eta entrenamendua paraleloan egiteko aukera eman zuen.<ref>Ashish Vaswani et al., [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2017.</ref> == Nola funtzionatzen du? == Itzulpen-eredu neuronalak jatorrizko hizkuntzako eta helburuko hizkuntzako testu baliokideak dituen [[w:Corpus paralelo|corpus elebidun]] batekin entrenatzen dira. Entrenamenduan, ereduak hizkuntzen arteko erlazioak ikasten ditu: hitzen esanahiak, egitura sintaktikoak, ohiko esamoldeak eta hitzen arteko mendekotasunak. Itzulpena sortzean, testua tokenetan banatzen da. Ereduak jatorrizko sekuentzia prozesatu eta helburuko hizkuntzako testua tokenez-token sortzen du. Urrats bakoitzean, aurretik sortutako testua eta jatorrizko esaldia hartzen ditu kontuan hurrengo tokenik probableena aukeratzeko. Horregatik, itzulpena ez da hiztegi bateko baliokidetasunak bata bestearen atzetik lotzearen emaitza, baizik eta ikasitako hizkuntza-ereduen arabera sortutako sekuentzia berri bat. Eredu neuronalek aurreko sistemek baino itzulpen naturalagoak sortzen dituzte, batez ere datu ugari dituzten hizkuntza-pareetan. Hala ere, emaitza arina eta gramatikalki zuzena izateak ez du bermatzen esanahia guztiz gorde denik. Ereduak informazioa ezabatu, gehitu edo gaizki interpretatu dezake, eta akats horiek ez dira beti erraz antzematen. == Esalditik dokumentura == Itzulpen automatiko neuronalaren muga nagusietako bat izan da sistemak, tradizionalki, esaldi-mailan entrenatu eta erabiltzea. Dokumentua esalditan zatitzen da, eta esaldi bakoitza gainerakoetatik nahiko independentean itzultzen da. Horrek kalitate ona eman dezake esaldi bakoitza bere aldetik aztertuta, baina arazoak eragin ditzake dokumentu osoan. Esaldi batetik bestera aldatu egin daitezke termino baten itzulpena, pertsona edo objektu bati egindako erreferentziak, aditz-denborak, generoa edo estiloa. Dokumentu-mailako sistemek aurreko eta ondorengo testuingurua ere hartu nahi dute kontuan, koherentzia horiek hobeto mantentzeko. [[w:Hizkuntza-eredu handi|Hizkuntza-eredu handiek]] testuinguru luzeagoak prozesatzeko duten gaitasunak dokumentu osoak modu naturalagoan itzultzeko bidea zabaldu du, nahiz eta testu luzeko fidagarritasuna eta kontrola ikerketa-arazo garrantzitsuak diren oraindik. == Aplikazioak eta mugak == Itzulpen automatiko neuronala web-edukietan, dokumentazio teknikoan, hezkuntzan, administrazioan, bezeroarentzako arretan eta nazioarteko komunikazioan erabiltzen da. Batzuetan, erabiltzaileari testu baten gutxi gorabeherako esanahia eskaintzen dio; beste batzuetan, itzultzaile profesionalentzako aurreitzulpena sortzen du, ondoren giza berrikuspena egiteko. Kalitatea neurri handi batean entrenamendu-datuen araberakoa da. Baliabide gutxiko hizkuntzetan corpus elebidun gutxiago dagoenez, emaitzak okerragoak izan daitezke. Domeinu espezializatuek ere arazo bereziak dituzte: osasunean, zuzenbidean edo administrazioan, terminologia zehatza, estilo jakinak eta esanahiaren fidagarritasuna ezinbestekoak dira. Horregatik, itzultzaile orokor bat ez da beti nahikoa; domeinura egokitutako datuak, terminologia-lana eta giza ebaluazioa behar dira. == Testu-ebakia: Itzulbide, euskarazko osasun-arreta ahalbidetzeko == Behar horri erantzuteko sortu zen Itzulbide, osasun-txostenetan euskaraz idatzitako informazioa gaztelaniara automatikoki itzultzeko sistema. Proiektuaren abiapuntua ez zen itzultzaile berri bat sortzeko interes teknologiko hutsa, osasun-arloko arazo praktiko bat baizik: profesionalek pazienteekin euskaraz aritu eta historia klinikoan euskaraz idatzi ahal izatea, informazio hori euskaraz ez dakiten gainerako profesionalentzat ere eskuragarri mantenduz.<ref>Olatz Perez-de-Viñaspre, [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], ''Osagaiz: Osasun Zientzien Aldizkaria'', 4. liburukia, 1. ale berezia, 33–38, 2020.</ref> Osasun-txostenak ez dira testu arruntak. Terminologia espezializatua, laburdurak, esaldi osatugabeak, estilo telegrafikoa eta pazientearen osasunean eragina izan dezakeen informazio zehatza biltzen dute. Horregatik, Itzulbide ezin da erabilera orokorreko itzultzaile baten aplikazio hutsa izan: domeinu klinikoko datuekin eta erabilera-baldintzekin egokitutako sistema behar du. Proiektuan euskaratik gaztelaniarako noranzkoari eman zitzaion lehentasuna, medikuak euskaraz idatzitakoa osasun-sistemako profesional guztientzat eskuragarri egon zedin. Itzulbide Osakidetzaren, EHUko Ixa taldearen —gerora HiTZ zentroan integratua— eta Elhuyarren arteko elkarlanetik garatu zen. Sistemak historia klinikoan euskaraz jasotako informazioa gaztelaniara itzultzen du, eta, horrela, kontsulta medikoak euskaraz egitea eta profesionalek aplikazio korporatiboetan euskaraz lan egitea errazten du.<ref>[https://www.orai.eus/eu/arrakasta-kasuak/itzulbide «Itzulbide: itzulpen automatikoa»], ORAI.</ref> Itzulbideren garrantzia ez dago soilik osasun-arlorako itzultzaile espezializatu bat izatean. Teknologiak hizkuntzaren erabilera baldintzatzen duen egoera batean, euskaraz lan egiteko oztopo praktiko bat kentzen du. Horrela, itzulpen automatikoa ez da gaztelaniaz sortutako edukia euskarara ekartzeko tresna soil bat: profesionalek jatorriz euskaraz lan egin ahal izateko azpiegitura ere izan daiteke. == Erreferentziak == <references /> == Ikus, gainera == * [[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpengintza automatikoa]] * [[w:eu:Itzuli (itzultzaile neuronala)|Itzuli]] * [[w:eu:Elia.eus|Elia.eus]] * [[w:eu:Hizkuntzaren prozesamendu|Hizkuntzaren prozesamendua]] == Kanpo-estekak == * [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], arreta-mekanismoetan oinarritutako itzulpen neuronalaren erreferentziazko artikulua. * [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], Transformer arkitekturaren jatorrizko artikulua. * [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], Itzulbideri buruzko artikulua. * [https://www.euskadi.eus/itzuli/ Itzuli], Eusko Jaurlaritzaren euskararen eta gaztelaniaren arteko itzultzaile automatiko neuronala. * [https://elia.eus/hasiera Elia], Elhuyarren itzultzaile automatiko eleaniztuna. * [https://www.batua.eus/ Batua], adimen artifizialean eta sare neuronaletan oinarritutako itzulpen-zerbitzua. 8k8txkhupulfoxmmvc477lc5qhybhfz 44205 44204 2026-09-05T17:45:31Z Inaki.alegria 1649 /* Itzulpen automatiko neuronala */ 44205 wikitext text/x-wiki = Itzulpen automatiko neuronala = [[w:eu:Itzulpen automatiko neuronal|Itzulpen automatiko neuronala]] testu bat hizkuntza batetik beste batera automatikoki pasatzeko teknika da, sare neuronaletan oinarritzen dena. Bere helburua ez da jatorrizko testuko hitz bakoitzari beste hizkuntzako ordain bat ematea soilik, baizik eta testuaren esanahia beste hizkuntzan modu ulergarri eta natural batean berreraikitzea ere. Aurreko belaunaldietako sistemekin alderatuta, eredu neuronalek kalitate-jauzi nabarmena ekarri zuten, esaldien egitura eta testuingurua modu bateratuagoan modelatzeko gai direlako. Gaur egun, teknologia hori eguneroko tresna digital askotan dago txertatuta: web bidezko itzultzaileetan, dokumentu-kudeaketan, nazioarteko komunikazioan eta adimen artifizialeko aplikazioetan. Hizkuntza gutxituen kasuan ere balio estrategikoa du, eduki gehiago sortzeko, zerbitzu elebidunak eskaintzeko eta hizkuntza horien erabilera digitala indartzeko aukera ematen duelako. <gallery mode="packed-hover" heights="160"> Fitxategi:Elia martxan es 2021 02.png|[[elia.eus]] ([[Elhuyar Fundazioa|Elhuyar]]) Fitxategi:Itzultzaile neuronala EJ.png|Jaurlaritzaren itzutzaile neuronala Fitxategi:Batua eus.png|Batua.eus </gallery> == Historia eta bilakaera == [[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpen automatikoaren]] lehen sistemak arau linguistikoetan oinarritu ziren. Hiztegiak, gramatika formalak eta eskuz definitutako baliokidetasunak erabiltzen zituzten. Horrek emaitzen gaineko kontrol handia ematen zuen, baina hizkuntza-pare eta erabilera-eremu bakoitzerako garapen-lan handia eskatzen zuen. 1990eko hamarkadatik aurrera, itzulpen automatiko estatistikoa nagusitu zen. Sistema horiek corpus elebidun handietatik ikasten zuten zein hitz edo esaldi-zati izan zitezkeen elkarren ordain. Aurreko ikuspegia baino malguagoak ziren, baina itzulpena zati txiki samarretan eraikitzen zutenez, zailtasunak izan ohi zituzten hitz-ordena naturala, esaldiaren koherentzia eta testuingurua behar bezala mantentzeko. 2010eko hamarkadan, sare neuronaletan oinarritutako ereduek aurreko sistemak ordezkatzen hasi ziren. ''Encoder-decoder'' arkitekturak erabiliz, sare batek jatorrizko esaldia errepresentazio matematiko batean kodetzen zuen, eta beste batek helburuko hizkuntzako esaldia sortzen zuen.<ref>Ilya Sutskever, Oriol Vinyals eta Quoc V. Le, [https://arxiv.org/abs/1409.3215 «Sequence to Sequence Learning with Neural Networks»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2014.</ref> Arreta-mekanismoek itzulpenaren urrats bakoitzean jatorrizko testuaren zatirik garrantzitsuenak kontuan hartzea ahalbidetu zuten.<ref>Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho eta Yoshua Bengio, [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], 2014.</ref> 2017an aurkeztutako Transformer arkitekturak urrats berri bat ekarri zuen: arreta-mekanismoetan oinarrituta, testuingurua modu eraginkorragoan modelatu eta entrenamendua paraleloan egiteko aukera eman zuen.<ref>Ashish Vaswani et al., [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2017.</ref> == Nola funtzionatzen du? == Itzulpen-eredu neuronalak jatorrizko hizkuntzako eta helburuko hizkuntzako testu baliokideak dituen [[w:Corpus paralelo|corpus elebidun]] batekin entrenatzen dira. Entrenamenduan, ereduak hizkuntzen arteko erlazioak ikasten ditu: hitzen esanahiak, egitura sintaktikoak, ohiko esamoldeak eta hitzen arteko mendekotasunak. Itzulpena sortzean, testua tokenetan banatzen da. Ereduak jatorrizko sekuentzia prozesatu eta helburuko hizkuntzako testua tokenez-token sortzen du. Urrats bakoitzean, aurretik sortutako testua eta jatorrizko esaldia hartzen ditu kontuan hurrengo tokenik probableena aukeratzeko. Horregatik, itzulpena ez da hiztegi bateko baliokidetasunak bata bestearen atzetik lotzearen emaitza, baizik eta ikasitako hizkuntza-ereduen arabera sortutako sekuentzia berri bat. Eredu neuronalek aurreko sistemek baino itzulpen naturalagoak sortzen dituzte, batez ere datu ugari dituzten hizkuntza-pareetan. Hala ere, emaitza arina eta gramatikalki zuzena izateak ez du bermatzen esanahia guztiz gorde denik. Ereduak informazioa ezabatu, gehitu edo gaizki interpretatu dezake, eta akats horiek ez dira beti erraz antzematen. == Aplikazioak eta mugak == Itzulpen automatiko neuronala web-edukietan, dokumentazio teknikoan, hezkuntzan, administrazioan, bezeroarentzako arretan eta nazioarteko komunikazioan erabiltzen da. Batzuetan, erabiltzaileari testu baten gutxi gorabeherako esanahia eskaintzen dio; beste batzuetan, itzultzaile profesionalentzako aurreitzulpena sortzen du, ondoren giza berrikuspena egiteko. Kalitatea neurri handi batean entrenamendu-datuen araberakoa da. Baliabide gutxiko hizkuntzetan corpus elebidun gutxiago dagoenez, emaitzak okerragoak izan daitezke. Domeinu espezializatuek ere arazo bereziak dituzte: osasunean, zuzenbidean edo administrazioan, terminologia zehatza, estilo jakinak eta esanahiaren fidagarritasuna ezinbestekoak dira. Horregatik, itzultzaile orokor bat ez da beti nahikoa; domeinura egokitutako datuak, terminologia-lana eta giza ebaluazioa behar dira. Bestalde, itzulpen automatiko neuronalaren muga nagusietako bat izan da sistemak, tradizionalki, esaldi-mailan entrenatu eta erabiltzea. [[w:Hizkuntza-eredu handi|Hizkuntza-eredu handiek]] testuinguru luzeagoak prozesatzeko duten gaitasunak dokumentu osoak modu naturalagoan itzultzeko bidea zabaldu du, nahiz eta testu luzeko fidagarritasuna eta kontrola ikerketa-arazo garrantzitsuak diren oraindik. == Testu-ebakia: Itzulbide, euskarazko osasun-arreta ahalbidetzeko == Behar horri erantzuteko sortu zen Itzulbide, osasun-txostenetan euskaraz idatzitako informazioa gaztelaniara automatikoki itzultzeko sistema. Proiektuaren abiapuntua ez zen itzultzaile berri bat sortzeko interes teknologiko hutsa, osasun-arloko arazo praktiko bat baizik: profesionalek pazienteekin euskaraz aritu eta historia klinikoan euskaraz idatzi ahal izatea, informazio hori euskaraz ez dakiten gainerako profesionalentzat ere eskuragarri mantenduz.<ref>Olatz Perez-de-Viñaspre, [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], ''Osagaiz: Osasun Zientzien Aldizkaria'', 4. liburukia, 1. ale berezia, 33–38, 2020.</ref> Osasun-txostenak ez dira testu arruntak. Terminologia espezializatua, laburdurak, esaldi osatugabeak, estilo telegrafikoa eta pazientearen osasunean eragina izan dezakeen informazio zehatza biltzen dute. Horregatik, Itzulbide ezin da erabilera orokorreko itzultzaile baten aplikazio hutsa izan: domeinu klinikoko datuekin eta erabilera-baldintzekin egokitutako sistema behar du. Proiektuan euskaratik gaztelaniarako noranzkoari eman zitzaion lehentasuna, medikuak euskaraz idatzitakoa osasun-sistemako profesional guztientzat eskuragarri egon zedin. Itzulbide Osakidetzaren, EHUko Ixa taldearen —gerora HiTZ zentroan integratua— eta Elhuyarren arteko elkarlanetik garatu zen. Sistemak historia klinikoan euskaraz jasotako informazioa gaztelaniara itzultzen du, eta, horrela, kontsulta medikoak euskaraz egitea eta profesionalek aplikazio korporatiboetan euskaraz lan egitea errazten du.<ref>[https://www.orai.eus/eu/arrakasta-kasuak/itzulbide «Itzulbide: itzulpen automatikoa»], ORAI.</ref> Itzulbideren garrantzia ez dago soilik osasun-arlorako itzultzaile espezializatu bat izatean. Teknologiak hizkuntzaren erabilera baldintzatzen duen egoera batean, euskaraz lan egiteko oztopo praktiko bat kentzen du. Horrela, itzulpen automatikoa ez da gaztelaniaz sortutako edukia euskarara ekartzeko tresna soil bat: profesionalek jatorriz euskaraz lan egin ahal izateko azpiegitura ere izan daiteke. == Erreferentziak == <references /> == Ikus, gainera == * [[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpengintza automatikoa]] * [[w:eu:Itzuli (itzultzaile neuronala)|Itzuli]] * [[w:eu:Elia.eus|Elia.eus]] * [[w:eu:Hizkuntzaren prozesamendu|Hizkuntzaren prozesamendua]] == Kanpo-estekak == * [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], arreta-mekanismoetan oinarritutako itzulpen neuronalaren erreferentziazko artikulua. * [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], Transformer arkitekturaren jatorrizko artikulua. * [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], Itzulbideri buruzko artikulua. * [https://www.euskadi.eus/itzuli/ Itzuli], Eusko Jaurlaritzaren euskararen eta gaztelaniaren arteko itzultzaile automatiko neuronala. * [https://elia.eus/hasiera Elia], Elhuyarren itzultzaile automatiko eleaniztuna. * [https://www.batua.eus/ Batua], adimen artifizialean eta sare neuronaletan oinarritutako itzulpen-zerbitzua. cxr226u9ucbnh55bmd4vp498dycfdto 44206 44205 2026-09-05T17:46:41Z Inaki.alegria 1649 /* Testu-ebakia: Itzulbide, euskarazko osasun-arreta ahalbidetzeko */ 44206 wikitext text/x-wiki = Itzulpen automatiko neuronala = [[w:eu:Itzulpen automatiko neuronal|Itzulpen automatiko neuronala]] testu bat hizkuntza batetik beste batera automatikoki pasatzeko teknika da, sare neuronaletan oinarritzen dena. Bere helburua ez da jatorrizko testuko hitz bakoitzari beste hizkuntzako ordain bat ematea soilik, baizik eta testuaren esanahia beste hizkuntzan modu ulergarri eta natural batean berreraikitzea ere. Aurreko belaunaldietako sistemekin alderatuta, eredu neuronalek kalitate-jauzi nabarmena ekarri zuten, esaldien egitura eta testuingurua modu bateratuagoan modelatzeko gai direlako. Gaur egun, teknologia hori eguneroko tresna digital askotan dago txertatuta: web bidezko itzultzaileetan, dokumentu-kudeaketan, nazioarteko komunikazioan eta adimen artifizialeko aplikazioetan. Hizkuntza gutxituen kasuan ere balio estrategikoa du, eduki gehiago sortzeko, zerbitzu elebidunak eskaintzeko eta hizkuntza horien erabilera digitala indartzeko aukera ematen duelako. <gallery mode="packed-hover" heights="160"> Fitxategi:Elia martxan es 2021 02.png|[[elia.eus]] ([[Elhuyar Fundazioa|Elhuyar]]) Fitxategi:Itzultzaile neuronala EJ.png|Jaurlaritzaren itzutzaile neuronala Fitxategi:Batua eus.png|Batua.eus </gallery> == Historia eta bilakaera == [[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpen automatikoaren]] lehen sistemak arau linguistikoetan oinarritu ziren. Hiztegiak, gramatika formalak eta eskuz definitutako baliokidetasunak erabiltzen zituzten. Horrek emaitzen gaineko kontrol handia ematen zuen, baina hizkuntza-pare eta erabilera-eremu bakoitzerako garapen-lan handia eskatzen zuen. 1990eko hamarkadatik aurrera, itzulpen automatiko estatistikoa nagusitu zen. Sistema horiek corpus elebidun handietatik ikasten zuten zein hitz edo esaldi-zati izan zitezkeen elkarren ordain. Aurreko ikuspegia baino malguagoak ziren, baina itzulpena zati txiki samarretan eraikitzen zutenez, zailtasunak izan ohi zituzten hitz-ordena naturala, esaldiaren koherentzia eta testuingurua behar bezala mantentzeko. 2010eko hamarkadan, sare neuronaletan oinarritutako ereduek aurreko sistemak ordezkatzen hasi ziren. ''Encoder-decoder'' arkitekturak erabiliz, sare batek jatorrizko esaldia errepresentazio matematiko batean kodetzen zuen, eta beste batek helburuko hizkuntzako esaldia sortzen zuen.<ref>Ilya Sutskever, Oriol Vinyals eta Quoc V. Le, [https://arxiv.org/abs/1409.3215 «Sequence to Sequence Learning with Neural Networks»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2014.</ref> Arreta-mekanismoek itzulpenaren urrats bakoitzean jatorrizko testuaren zatirik garrantzitsuenak kontuan hartzea ahalbidetu zuten.<ref>Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho eta Yoshua Bengio, [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], 2014.</ref> 2017an aurkeztutako Transformer arkitekturak urrats berri bat ekarri zuen: arreta-mekanismoetan oinarrituta, testuingurua modu eraginkorragoan modelatu eta entrenamendua paraleloan egiteko aukera eman zuen.<ref>Ashish Vaswani et al., [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], ''Advances in Neural Information Processing Systems'', 2017.</ref> == Nola funtzionatzen du? == Itzulpen-eredu neuronalak jatorrizko hizkuntzako eta helburuko hizkuntzako testu baliokideak dituen [[w:Corpus paralelo|corpus elebidun]] batekin entrenatzen dira. Entrenamenduan, ereduak hizkuntzen arteko erlazioak ikasten ditu: hitzen esanahiak, egitura sintaktikoak, ohiko esamoldeak eta hitzen arteko mendekotasunak. Itzulpena sortzean, testua tokenetan banatzen da. Ereduak jatorrizko sekuentzia prozesatu eta helburuko hizkuntzako testua tokenez-token sortzen du. Urrats bakoitzean, aurretik sortutako testua eta jatorrizko esaldia hartzen ditu kontuan hurrengo tokenik probableena aukeratzeko. Horregatik, itzulpena ez da hiztegi bateko baliokidetasunak bata bestearen atzetik lotzearen emaitza, baizik eta ikasitako hizkuntza-ereduen arabera sortutako sekuentzia berri bat. Eredu neuronalek aurreko sistemek baino itzulpen naturalagoak sortzen dituzte, batez ere datu ugari dituzten hizkuntza-pareetan. Hala ere, emaitza arina eta gramatikalki zuzena izateak ez du bermatzen esanahia guztiz gorde denik. Ereduak informazioa ezabatu, gehitu edo gaizki interpretatu dezake, eta akats horiek ez dira beti erraz antzematen. == Aplikazioak eta mugak == Itzulpen automatiko neuronala web-edukietan, dokumentazio teknikoan, hezkuntzan, administrazioan, bezeroarentzako arretan eta nazioarteko komunikazioan erabiltzen da. Batzuetan, erabiltzaileari testu baten gutxi gorabeherako esanahia eskaintzen dio; beste batzuetan, itzultzaile profesionalentzako aurreitzulpena sortzen du, ondoren giza berrikuspena egiteko. Kalitatea neurri handi batean entrenamendu-datuen araberakoa da. Baliabide gutxiko hizkuntzetan corpus elebidun gutxiago dagoenez, emaitzak okerragoak izan daitezke. Domeinu espezializatuek ere arazo bereziak dituzte: osasunean, zuzenbidean edo administrazioan, terminologia zehatza, estilo jakinak eta esanahiaren fidagarritasuna ezinbestekoak dira. Horregatik, itzultzaile orokor bat ez da beti nahikoa; domeinura egokitutako datuak, terminologia-lana eta giza ebaluazioa behar dira. Bestalde, itzulpen automatiko neuronalaren muga nagusietako bat izan da sistemak, tradizionalki, esaldi-mailan entrenatu eta erabiltzea. [[w:Hizkuntza-eredu handi|Hizkuntza-eredu handiek]] testuinguru luzeagoak prozesatzeko duten gaitasunak dokumentu osoak modu naturalagoan itzultzeko bidea zabaldu du, nahiz eta testu luzeko fidagarritasuna eta kontrola ikerketa-arazo garrantzitsuak diren oraindik. == Testu-ebakia: Itzulbide, euskarazko osasun-arreta ahalbidetzeko == Behar horri erantzuteko sortu zen Itzulbide, osasun-txostenetan euskaraz idatzitako informazioa gaztelaniara automatikoki itzultzeko sistema. Proiektuaren abiapuntua ez zen itzultzaile berri bat sortzeko interes teknologiko hutsa, osasun-arloko arazo praktiko bat baizik: profesionalek pazienteekin euskaraz aritu eta historia klinikoan euskaraz idatzi ahal izatea, informazio hori euskaraz ez dakiten gainerako profesionalentzat ere eskuragarri mantenduz.<ref>Olatz Perez-de-Viñaspre, [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], ''Osagaiz: Osasun Zientzien Aldizkaria'', 4. liburukia, 1. ale berezia, 33–38, 2020.</ref> Osasun-txostenak ez dira testu arruntak. Terminologia espezializatua, laburdurak, esaldi osatugabeak, estilo telegrafikoa eta pazientearen osasunean eragina izan dezakeen informazio zehatza biltzen dute. Horregatik, Itzulbide ezin da erabilera orokorreko itzultzaile baten aplikazio hutsa izan: domeinu klinikoko datuekin eta erabilera-baldintzekin egokitutako sistema behar du. Proiektuan euskaratik gaztelaniarako noranzkoari eman zitzaion lehentasuna, medikuak euskaraz idatzitakoa osasun-sistemako profesional guztientzat eskuragarri egon zedin. Itzulbide Osakidetzaren, EHUko Ixa taldearen —gerora HiTZ zentroan integratua— eta Elhuyarren arteko elkarlanetik garatu zen. Sistemak historia klinikoan euskaraz jasotako informazioa gaztelaniara itzultzen du, eta, horrela, kontsulta medikoak euskaraz egitea eta profesionalek aplikazio korporatiboetan euskaraz lan egitea errazten du.<ref>[https://www.orai.eus/eu/arrakasta-kasuak/itzulbide «Itzulbide: itzulpen automatikoa»], ORAI.</ref> == Erreferentziak == <references /> == Ikus, gainera == * [[w:eu:Itzulpengintza automatiko|Itzulpengintza automatikoa]] * [[w:eu:Itzuli (itzultzaile neuronala)|Itzuli]] * [[w:eu:Elia.eus|Elia.eus]] * [[w:eu:Hizkuntzaren prozesamendu|Hizkuntzaren prozesamendua]] == Kanpo-estekak == * [https://arxiv.org/abs/1409.0473 «Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate»], arreta-mekanismoetan oinarritutako itzulpen neuronalaren erreferentziazko artikulua. * [https://arxiv.org/abs/1706.03762 «Attention Is All You Need»], Transformer arkitekturaren jatorrizko artikulua. * [https://aldizkariak.ueu.eus/index.php/osagaiz/article/view/340 «Itzulbide: osasun-txostenen itzulpen automatiko neuronala»], Itzulbideri buruzko artikulua. * [https://www.euskadi.eus/itzuli/ Itzuli], Eusko Jaurlaritzaren euskararen eta gaztelaniaren arteko itzultzaile automatiko neuronala. * [https://elia.eus/hasiera Elia], Elhuyarren itzultzaile automatiko eleaniztuna. * [https://www.batua.eus/ Batua], adimen artifizialean eta sare neuronaletan oinarritutako itzulpen-zerbitzua. 7l5vxboaepeab9wjunslc9ofyn5ux1p 0 7330 44207 44101 2026-09-05T17:52:30Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995) */ 44207 wikitext text/x-wiki 1970eko eta 1980ko hamarkadetan, informatikak bilakaera azkarra izan zuen hardwarearen eta softwarearen arkitektura berrien garapenari esker. Testuinguru horretan, helburu oso desberdinak zituzten bi konputagailu-familia sortu ziren: [[w:VAX|VAX]] makinak, erabilera orokorrerako eta errendimendu handiko sistemak izateko diseinatuak, eta [[w:Lisp makina|LISP makinak]], [[w:Lisp|LISP]] lengoaian idatzitako programak exekutatzeko bereziki diseinatuak eta [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] ikerketara bideratuak.<ref name="Brookshear2019">J. G. Brookshear eta D. Brylow, ''Computer Science: An Overview'', 13. ed., Pearson, 2019.</ref> == VAX makinak == [[Fitxategi:VAX 11-780 intero.jpg|thumb|250px|eskuinera|VAX-11/780 sistema, Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak 1977an aurkeztutako lehen VAX eredua.]] VAX (Virtual Address eXtension) sistemak Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak garatu zituen, eta 1977an merkaturatu ziren PDP-11 familiaren ondorengo gisa.<ref name="VAXManual">Digital Equipment Corporation, ''VAX Architecture Reference Manual'', Digital Press, 1987.</ref> Haien berrikuntza nagusia [[w:Alegiazko memoria|memoria birtualaren]] erabilera izan zen; horri esker, aplikazio konplexuagoak exekutatu eta sistemaren baliabideak hobeto aprobetxa zitezkeen.<ref name="VAXManual" /> Gainera, [[w:Complex instruction set computing|CISC]] (Complex Instruction Set Computer) arkitektura erabiltzen zuten. Arkitektura hori hardwarean zuzenean eragiketa konplexuak egiteko gai den agindu-multzo zabal batean oinarritzen da.<ref name="Levy1989">H. M. Levy eta R. H. Eckhouse, ''Computer Programming and Architecture: The VAX'', Digital Press, 1989.</ref> VAX sistemak erabiltzaile eta prozesu anitz aldi berean kudeatzeko gaitasunagatik nabarmendu ziren, VMS sistema eragileari esker. Sistema horrek gero [[w:OpenVMS|OpenVMS]] izena hartu zuen, eta haren egonkortasunagatik eta segurtasunagatik ezaguna izan zen.<ref name="VAXManual" /> Ezaugarri horiek zirela eta, unibertsitateetan, ikerketa-zentroetan, ospitaleetan eta enpresa handietan oso erabiliak izan ziren. Beste abantaila garrantzitsu bat belaunaldi desberdinetako ekipoen arteko bateragarritasuna izan zen; horri esker, aurreko modeloetarako garatutako aplikazioak berrerabili zitezkeen.<ref name="Levy1989" /> 1980ko hamarkadaren amaieran, prozesadore indartsuagoek eta merkeagoek minikonputagailu espezializatuen beharra murriztu zuten. VAX sistemek pixkanaka protagonismoa galdu bazuten ere, erakunde askok urte luzez erabiltzen jarraitu zuten OpenVMS sistemaren fidagarritasunari esker.<ref name="Brookshear2019" /> == LISP makinak == [[Fitxategi:Symbolics3640.JPG|thumb|250px|eskuinera|Symbolics 3640 LISP makina, LISP lengoaian idatzitako programak exekutatzeko diseinatutako lan-estazioa.]] VAX makinen garaikideak dira LISP makinak. LISP programazio-lengoaiaren exekuzioa optimizatzeko sortu ziren. Lengoaia hori [[w:John McCarthy|John McCarthyk]] garatu zuen 1960an, adimen artifizialeko aplikazioetarako.<ref name="McCarthy1960">J. McCarthy, "Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I", ''Communications of the ACM'', 3(4), 184–195 or., 1960.</ref> [[w:Massachusetts Institute of Technology|MITeko]] ikertzaileak ohartu ziren arkitektura konbentzionalek LISP ez zutela modu eraginkorrean exekutatzen; horregatik, lengoaiaren oinarrizko eragiketetarako hardware-laguntza zuten konputagailuak diseinatu zituzten.<ref name="Moon1987">D. A. Moon, ''Architecture of the Symbolics 3600'', Symbolics Inc., 1987.</ref> Makina horiek listen manipulazioa zuzenean hardwarean inplementatzen zituzten, hala nola, datu-moten egiaztapen dinamikoa eta memoriako zabor-bilketa automatikoa. Horri esker, ohiko konputagailuek baino errendimendu handiagoa lortzen zuten aplikazio mota horietan.<ref name="Moon1987" /> Besteak beste, Symbolics, Lisp Machines Incorporated eta [[w:Texas Instruments|Texas Instruments]] enpresek merkaturatu zituzten sistema horiek 1980ko hamarkadan, eta [[w:Sistema aditu|sistema adituetan]], [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamenduan]] eta adimen artifizialeko beste hainbat arlotan erabili ziren.<ref name="Steele1990">G. L. Steele Jr., ''Common Lisp: The Language'', 2. ed., Digital Press, 1990.</ref> Beste berrikuntza garrantzitsu bat garapen-ingurune interaktiboa izan zen. Horri esker, programak editatu, exekutatu eta araztu zitezkeen exekuzioa eten gabe. Gainera, sistema eragilearen beraren zati handi bat LISP lengoaian idatzita zegoen, eta hardwarearen eta softwarearen arteko integrazio estua lortu zen.<ref name="Steele1990" /> Hala ere, makina horien kostu handiak eta ohiko lan-estazioen errendimenduaren hobekuntza azkarrak lehiakortasuna galtzea ekarri zieten LISP makinei. LISP lengoaiarekin lan egiteko konpiladore modernoek hardware estandarrean nahikoa errendimendu eskaintzen zutenez, LISP makinen gainbehera komertziala iritsi zen 1990eko hamarkadan.<ref name="Tanenbaum2013">A. S. Tanenbaum eta T. Austin, ''Structured Computer Organization'', 6. ed., Pearson, 2013.</ref> == Ondorioak == Oro har, VAX eta LISP makinak konputagailuen arkitekturaren bi ikuspegi desberdinen adibide dira. Lehenengoen helburua erabilera orokorrerako plataforma sendo eta moldakorra eskaintzea zen; bigarrenek, berriz, zeregin jakinetarako hardware espezializatua diseinatzearen abantailak erakutsi zituzten. Merkatuan jarraipenik izan ez bazuten ere, bi teknologiek eragin handia izan zuten sistema eragileen, prozesadoreen arkitekturen eta adimen artifizialaren garapenean, eta haien ekarpena gaur egungo informatikan ere nabaria da.<ref name="Brookshear2019" /> <gallery mode="packed" caption="VAX 11/750. [[w:Donostiako Informatika Fakultatea|Donostiako Informatika Fakultatea]]n (1988)"> Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 03.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 01.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 04.png|alt= </gallery> == Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995)== Donostiako Informatika Fakultatean lortu zen Symbolics [[w:Lisp makina|LISP makina]] tresna ezin hobea izan zen gutxienez sei doktore-tesi garatzeko. Sekulako inbertsioa izan zen, inoiz Fakultatean egin den inbertsioren handienetako bat, baina emaitza garrantzitsuak ere eman zituen. Mundu mailako [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] hasiera hartan, Fakultateko ikerkuntzaren hasiera hartan, funtsezko tresna izan zen LISP makina hura.<ref>{{Erreferentzia|izena=María Isabel|abizena=Fernández de Castro|izenburua=Estrategias de enseñanza en un sistema inteligente de enseñanza asistida por ordenador|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ebf1f042999524bdf7a123e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=José Javier|abizena=Dolado Cosín|izenburua=Diseño de interface para la simulación cualitativa de modelos de dinámica de sistemas. Simulación cualitativa del modelo IS-LM|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f64299952131520257e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Arantza|abizena=Díaz de Ilarraza Sánchez|izenburua=Gestión de diálogos en lenguaje natural para un sistema de enseñanza inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1990|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202222?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Maite|abizena=Urretavizcaya Loinaz|izenburua=Sistema para la detección, diagnóstico y corrección de errores en un sistema tutor inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1992|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202207?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Artola Zubillaga|izenburua=Hiztsua: hiztegi-sistema urgazle adimendunaren sorkuntza eta eraikuntza conception et construction d'un systeme intelligent d'aide dictionnariale (siad)|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1993|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f792999521315203b51?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Arregi Iparragirre|izenburua=Anhitz: sistema diccionarial multilingüe|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1995|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f65299952131520260f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> <ref>{{Erreferentzia|izena=Aitor|abizena=Soroa Etxabe|izenburua=Izaera heterogeneoko baliabide lexikalen integraziorako arkitektura baten proposamena. Datu integrazioaren arlotik egindako ekarpena|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=2004|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f62299952131520243f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} s3yipvo7ovjgi9ghr9wnoxlrrnkeq1h 44208 44207 2026-09-05T18:03:22Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995) */ 44208 wikitext text/x-wiki 1970eko eta 1980ko hamarkadetan, informatikak bilakaera azkarra izan zuen hardwarearen eta softwarearen arkitektura berrien garapenari esker. Testuinguru horretan, helburu oso desberdinak zituzten bi konputagailu-familia sortu ziren: [[w:VAX|VAX]] makinak, erabilera orokorrerako eta errendimendu handiko sistemak izateko diseinatuak, eta [[w:Lisp makina|LISP makinak]], [[w:Lisp|LISP]] lengoaian idatzitako programak exekutatzeko bereziki diseinatuak eta [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] ikerketara bideratuak.<ref name="Brookshear2019">J. G. Brookshear eta D. Brylow, ''Computer Science: An Overview'', 13. ed., Pearson, 2019.</ref> == VAX makinak == [[Fitxategi:VAX 11-780 intero.jpg|thumb|250px|eskuinera|VAX-11/780 sistema, Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak 1977an aurkeztutako lehen VAX eredua.]] VAX (Virtual Address eXtension) sistemak Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak garatu zituen, eta 1977an merkaturatu ziren PDP-11 familiaren ondorengo gisa.<ref name="VAXManual">Digital Equipment Corporation, ''VAX Architecture Reference Manual'', Digital Press, 1987.</ref> Haien berrikuntza nagusia [[w:Alegiazko memoria|memoria birtualaren]] erabilera izan zen; horri esker, aplikazio konplexuagoak exekutatu eta sistemaren baliabideak hobeto aprobetxa zitezkeen.<ref name="VAXManual" /> Gainera, [[w:Complex instruction set computing|CISC]] (Complex Instruction Set Computer) arkitektura erabiltzen zuten. Arkitektura hori hardwarean zuzenean eragiketa konplexuak egiteko gai den agindu-multzo zabal batean oinarritzen da.<ref name="Levy1989">H. M. Levy eta R. H. Eckhouse, ''Computer Programming and Architecture: The VAX'', Digital Press, 1989.</ref> VAX sistemak erabiltzaile eta prozesu anitz aldi berean kudeatzeko gaitasunagatik nabarmendu ziren, VMS sistema eragileari esker. Sistema horrek gero [[w:OpenVMS|OpenVMS]] izena hartu zuen, eta haren egonkortasunagatik eta segurtasunagatik ezaguna izan zen.<ref name="VAXManual" /> Ezaugarri horiek zirela eta, unibertsitateetan, ikerketa-zentroetan, ospitaleetan eta enpresa handietan oso erabiliak izan ziren. Beste abantaila garrantzitsu bat belaunaldi desberdinetako ekipoen arteko bateragarritasuna izan zen; horri esker, aurreko modeloetarako garatutako aplikazioak berrerabili zitezkeen.<ref name="Levy1989" /> 1980ko hamarkadaren amaieran, prozesadore indartsuagoek eta merkeagoek minikonputagailu espezializatuen beharra murriztu zuten. VAX sistemek pixkanaka protagonismoa galdu bazuten ere, erakunde askok urte luzez erabiltzen jarraitu zuten OpenVMS sistemaren fidagarritasunari esker.<ref name="Brookshear2019" /> == LISP makinak == [[Fitxategi:Symbolics3640.JPG|thumb|250px|eskuinera|Symbolics 3640 LISP makina, LISP lengoaian idatzitako programak exekutatzeko diseinatutako lan-estazioa.]] VAX makinen garaikideak dira LISP makinak. LISP programazio-lengoaiaren exekuzioa optimizatzeko sortu ziren. Lengoaia hori [[w:John McCarthy|John McCarthyk]] garatu zuen 1960an, adimen artifizialeko aplikazioetarako.<ref name="McCarthy1960">J. McCarthy, "Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I", ''Communications of the ACM'', 3(4), 184–195 or., 1960.</ref> [[w:Massachusetts Institute of Technology|MITeko]] ikertzaileak ohartu ziren arkitektura konbentzionalek LISP ez zutela modu eraginkorrean exekutatzen; horregatik, lengoaiaren oinarrizko eragiketetarako hardware-laguntza zuten konputagailuak diseinatu zituzten.<ref name="Moon1987">D. A. Moon, ''Architecture of the Symbolics 3600'', Symbolics Inc., 1987.</ref> Makina horiek listen manipulazioa zuzenean hardwarean inplementatzen zituzten, hala nola, datu-moten egiaztapen dinamikoa eta memoriako zabor-bilketa automatikoa. Horri esker, ohiko konputagailuek baino errendimendu handiagoa lortzen zuten aplikazio mota horietan.<ref name="Moon1987" /> Besteak beste, Symbolics, Lisp Machines Incorporated eta [[w:Texas Instruments|Texas Instruments]] enpresek merkaturatu zituzten sistema horiek 1980ko hamarkadan, eta [[w:Sistema aditu|sistema adituetan]], [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamenduan]] eta adimen artifizialeko beste hainbat arlotan erabili ziren.<ref name="Steele1990">G. L. Steele Jr., ''Common Lisp: The Language'', 2. ed., Digital Press, 1990.</ref> Beste berrikuntza garrantzitsu bat garapen-ingurune interaktiboa izan zen. Horri esker, programak editatu, exekutatu eta araztu zitezkeen exekuzioa eten gabe. Gainera, sistema eragilearen beraren zati handi bat LISP lengoaian idatzita zegoen, eta hardwarearen eta softwarearen arteko integrazio estua lortu zen.<ref name="Steele1990" /> Hala ere, makina horien kostu handiak eta ohiko lan-estazioen errendimenduaren hobekuntza azkarrak lehiakortasuna galtzea ekarri zieten LISP makinei. LISP lengoaiarekin lan egiteko konpiladore modernoek hardware estandarrean nahikoa errendimendu eskaintzen zutenez, LISP makinen gainbehera komertziala iritsi zen 1990eko hamarkadan.<ref name="Tanenbaum2013">A. S. Tanenbaum eta T. Austin, ''Structured Computer Organization'', 6. ed., Pearson, 2013.</ref> == Ondorioak == Oro har, VAX eta LISP makinak konputagailuen arkitekturaren bi ikuspegi desberdinen adibide dira. Lehenengoen helburua erabilera orokorrerako plataforma sendo eta moldakorra eskaintzea zen; bigarrenek, berriz, zeregin jakinetarako hardware espezializatua diseinatzearen abantailak erakutsi zituzten. Merkatuan jarraipenik izan ez bazuten ere, bi teknologiek eragin handia izan zuten sistema eragileen, prozesadoreen arkitekturen eta adimen artifizialaren garapenean, eta haien ekarpena gaur egungo informatikan ere nabaria da.<ref name="Brookshear2019" /> <gallery mode="packed" caption="VAX 11/750. [[w:Donostiako Informatika Fakultatea|Donostiako Informatika Fakultatea]]n (1988)"> Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 03.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 01.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 04.png|alt= </gallery> == Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995)== Donostiako Informatika Fakultatean lortu zen Symbolics [[w:Lisp makina|LISP makina]] tresna ezin hobea izan zen gutxienez sei doktore-tesi garatzeko. Sekulako inbertsioa izan zen, inoiz Fakultatean egin den inbertsioren handienetako bat, baina emaitza garrantzitsuak ere eman zituen. Mundu mailako [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] hasiera hartan, Fakultateko ikerkuntzaren hasiera hartan, funtsezko tresna izan zen LISP makina hura. Isabel Fernandez de Castrok, Arantza Díaz de Ilarrazak eta Maite Urretavizcayak egindako tesiak irakaskuntzarako sistema adituez aritu ziren,<ref>{{Erreferentzia|izena=María Isabel|abizena=Fernández de Castro|izenburua=Estrategias de enseñanza en un sistema inteligente de enseñanza asistida por ordenador|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ebf1f042999524bdf7a123e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Arantza|abizena=Díaz de Ilarraza Sánchez|izenburua=Gestión de diálogos en lenguaje natural para un sistema de enseñanza inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1990|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202222?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Maite|abizena=Urretavizcaya Loinaz|izenburua=Sistema para la detección, diagnóstico y corrección de errores en un sistema tutor inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1992|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202207?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> Xabier Artolak eta Xabier Arregik egindakoak hizkuntzaren prozesamenduaz, bereziki hiztegi adimenduez,<ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Artola Zubillaga|izenburua=Hiztsua: hiztegi-sistema urgazle adimendunaren sorkuntza eta eraikuntza conception et construction d'un systeme intelligent d'aide dictionnariale (siad)|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1993|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f792999521315203b51?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Arregi Iparragirre|izenburua=Anhitz: sistema diccionarial multilingüe|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1995|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f65299952131520260f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> eta Javier Doladok egindakoa simulazioaz sistemetako dinamikan 2. <ref>{{Erreferentzia|izena=José Javier|abizena=Dolado Cosín|izenburua=Diseño de interface para la simulación cualitativa de modelos de dinámica de sistemas. Simulación cualitativa del modelo IS-LM|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f64299952131520257e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> <ref>{{Erreferentzia|izena=Aitor|abizena=Soroa Etxabe|izenburua=Izaera heterogeneoko baliabide lexikalen integraziorako arkitektura baten proposamena. Datu integrazioaren arlotik egindako ekarpena|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=2004|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f62299952131520243f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} aypzvhgwq6gaqy0azbdvaijjmfsltgi 44209 44208 2026-09-05T18:04:34Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995) */ 44209 wikitext text/x-wiki 1970eko eta 1980ko hamarkadetan, informatikak bilakaera azkarra izan zuen hardwarearen eta softwarearen arkitektura berrien garapenari esker. Testuinguru horretan, helburu oso desberdinak zituzten bi konputagailu-familia sortu ziren: [[w:VAX|VAX]] makinak, erabilera orokorrerako eta errendimendu handiko sistemak izateko diseinatuak, eta [[w:Lisp makina|LISP makinak]], [[w:Lisp|LISP]] lengoaian idatzitako programak exekutatzeko bereziki diseinatuak eta [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] ikerketara bideratuak.<ref name="Brookshear2019">J. G. Brookshear eta D. Brylow, ''Computer Science: An Overview'', 13. ed., Pearson, 2019.</ref> == VAX makinak == [[Fitxategi:VAX 11-780 intero.jpg|thumb|250px|eskuinera|VAX-11/780 sistema, Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak 1977an aurkeztutako lehen VAX eredua.]] VAX (Virtual Address eXtension) sistemak Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak garatu zituen, eta 1977an merkaturatu ziren PDP-11 familiaren ondorengo gisa.<ref name="VAXManual">Digital Equipment Corporation, ''VAX Architecture Reference Manual'', Digital Press, 1987.</ref> Haien berrikuntza nagusia [[w:Alegiazko memoria|memoria birtualaren]] erabilera izan zen; horri esker, aplikazio konplexuagoak exekutatu eta sistemaren baliabideak hobeto aprobetxa zitezkeen.<ref name="VAXManual" /> Gainera, [[w:Complex instruction set computing|CISC]] (Complex Instruction Set Computer) arkitektura erabiltzen zuten. Arkitektura hori hardwarean zuzenean eragiketa konplexuak egiteko gai den agindu-multzo zabal batean oinarritzen da.<ref name="Levy1989">H. M. Levy eta R. H. Eckhouse, ''Computer Programming and Architecture: The VAX'', Digital Press, 1989.</ref> VAX sistemak erabiltzaile eta prozesu anitz aldi berean kudeatzeko gaitasunagatik nabarmendu ziren, VMS sistema eragileari esker. Sistema horrek gero [[w:OpenVMS|OpenVMS]] izena hartu zuen, eta haren egonkortasunagatik eta segurtasunagatik ezaguna izan zen.<ref name="VAXManual" /> Ezaugarri horiek zirela eta, unibertsitateetan, ikerketa-zentroetan, ospitaleetan eta enpresa handietan oso erabiliak izan ziren. Beste abantaila garrantzitsu bat belaunaldi desberdinetako ekipoen arteko bateragarritasuna izan zen; horri esker, aurreko modeloetarako garatutako aplikazioak berrerabili zitezkeen.<ref name="Levy1989" /> 1980ko hamarkadaren amaieran, prozesadore indartsuagoek eta merkeagoek minikonputagailu espezializatuen beharra murriztu zuten. VAX sistemek pixkanaka protagonismoa galdu bazuten ere, erakunde askok urte luzez erabiltzen jarraitu zuten OpenVMS sistemaren fidagarritasunari esker.<ref name="Brookshear2019" /> == LISP makinak == [[Fitxategi:Symbolics3640.JPG|thumb|250px|eskuinera|Symbolics 3640 LISP makina, LISP lengoaian idatzitako programak exekutatzeko diseinatutako lan-estazioa.]] VAX makinen garaikideak dira LISP makinak. LISP programazio-lengoaiaren exekuzioa optimizatzeko sortu ziren. Lengoaia hori [[w:John McCarthy|John McCarthyk]] garatu zuen 1960an, adimen artifizialeko aplikazioetarako.<ref name="McCarthy1960">J. McCarthy, "Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I", ''Communications of the ACM'', 3(4), 184–195 or., 1960.</ref> [[w:Massachusetts Institute of Technology|MITeko]] ikertzaileak ohartu ziren arkitektura konbentzionalek LISP ez zutela modu eraginkorrean exekutatzen; horregatik, lengoaiaren oinarrizko eragiketetarako hardware-laguntza zuten konputagailuak diseinatu zituzten.<ref name="Moon1987">D. A. Moon, ''Architecture of the Symbolics 3600'', Symbolics Inc., 1987.</ref> Makina horiek listen manipulazioa zuzenean hardwarean inplementatzen zituzten, hala nola, datu-moten egiaztapen dinamikoa eta memoriako zabor-bilketa automatikoa. Horri esker, ohiko konputagailuek baino errendimendu handiagoa lortzen zuten aplikazio mota horietan.<ref name="Moon1987" /> Besteak beste, Symbolics, Lisp Machines Incorporated eta [[w:Texas Instruments|Texas Instruments]] enpresek merkaturatu zituzten sistema horiek 1980ko hamarkadan, eta [[w:Sistema aditu|sistema adituetan]], [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamenduan]] eta adimen artifizialeko beste hainbat arlotan erabili ziren.<ref name="Steele1990">G. L. Steele Jr., ''Common Lisp: The Language'', 2. ed., Digital Press, 1990.</ref> Beste berrikuntza garrantzitsu bat garapen-ingurune interaktiboa izan zen. Horri esker, programak editatu, exekutatu eta araztu zitezkeen exekuzioa eten gabe. Gainera, sistema eragilearen beraren zati handi bat LISP lengoaian idatzita zegoen, eta hardwarearen eta softwarearen arteko integrazio estua lortu zen.<ref name="Steele1990" /> Hala ere, makina horien kostu handiak eta ohiko lan-estazioen errendimenduaren hobekuntza azkarrak lehiakortasuna galtzea ekarri zieten LISP makinei. LISP lengoaiarekin lan egiteko konpiladore modernoek hardware estandarrean nahikoa errendimendu eskaintzen zutenez, LISP makinen gainbehera komertziala iritsi zen 1990eko hamarkadan.<ref name="Tanenbaum2013">A. S. Tanenbaum eta T. Austin, ''Structured Computer Organization'', 6. ed., Pearson, 2013.</ref> == Ondorioak == Oro har, VAX eta LISP makinak konputagailuen arkitekturaren bi ikuspegi desberdinen adibide dira. Lehenengoen helburua erabilera orokorrerako plataforma sendo eta moldakorra eskaintzea zen; bigarrenek, berriz, zeregin jakinetarako hardware espezializatua diseinatzearen abantailak erakutsi zituzten. Merkatuan jarraipenik izan ez bazuten ere, bi teknologiek eragin handia izan zuten sistema eragileen, prozesadoreen arkitekturen eta adimen artifizialaren garapenean, eta haien ekarpena gaur egungo informatikan ere nabaria da.<ref name="Brookshear2019" /> <gallery mode="packed" caption="VAX 11/750. [[w:Donostiako Informatika Fakultatea|Donostiako Informatika Fakultatea]]n (1988)"> Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 03.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 01.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 04.png|alt= </gallery> == Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995)== Donostiako Informatika Fakultatean lortu zen Symbolics [[w:Lisp makina|LISP makina]] tresna ezin hobea izan zen gutxienez sei doktore-tesi garatzeko. Sekulako inbertsioa izan zen, inoiz Fakultatean egin den inbertsioren handienetako bat, baina emaitza garrantzitsuak ere eman zituen. Mundu mailako [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] hasiera hartan, Fakultateko ikerkuntzaren hasiera hartan, funtsezko tresna izan zen LISP makina hura. Isabel Fernandez de Castrok, Arantza Díaz de Ilarrazak eta Maite Urretavizcayak egindako tesiak irakaskuntzarako sistema adituez aritu ziren,<ref>{{Erreferentzia|izena=María Isabel|abizena=Fernández de Castro|izenburua=Estrategias de enseñanza en un sistema inteligente de enseñanza asistida por ordenador|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ebf1f042999524bdf7a123e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Arantza|abizena=Díaz de Ilarraza Sánchez|izenburua=Gestión de diálogos en lenguaje natural para un sistema de enseñanza inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1990|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202222?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Maite|abizena=Urretavizcaya Loinaz|izenburua=Sistema para la detección, diagnóstico y corrección de errores en un sistema tutor inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1992|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202207?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> Xabier Artolak, Xabier Arregik eta Aitor Soroak egindakoak hizkuntzaren prozesamenduaz, bereziki hiztegi adimenduez,<ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Artola Zubillaga|izenburua=Hiztsua: hiztegi-sistema urgazle adimendunaren sorkuntza eta eraikuntza conception et construction d'un systeme intelligent d'aide dictionnariale (siad)|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1993|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f792999521315203b51?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Arregi Iparragirre|izenburua=Anhitz: sistema diccionarial multilingüe|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1995|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f65299952131520260f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Aitor|abizena=Soroa Etxabe|izenburua=Izaera heterogeneoko baliabide lexikalen integraziorako arkitektura baten proposamena. Datu integrazioaren arlotik egindako ekarpena|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=2004|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f62299952131520243f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> eta Javier Doladok egindakoa simulazioaz sistemetako dinamikan.<ref>{{Erreferentzia|izena=José Javier|abizena=Dolado Cosín|izenburua=Diseño de interface para la simulación cualitativa de modelos de dinámica de sistemas. Simulación cualitativa del modelo IS-LM|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f64299952131520257e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} czpngmuk2pahyia67tkdrvdnsx6aefe 44210 44209 2026-09-05T18:05:17Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995) */ 44210 wikitext text/x-wiki 1970eko eta 1980ko hamarkadetan, informatikak bilakaera azkarra izan zuen hardwarearen eta softwarearen arkitektura berrien garapenari esker. Testuinguru horretan, helburu oso desberdinak zituzten bi konputagailu-familia sortu ziren: [[w:VAX|VAX]] makinak, erabilera orokorrerako eta errendimendu handiko sistemak izateko diseinatuak, eta [[w:Lisp makina|LISP makinak]], [[w:Lisp|LISP]] lengoaian idatzitako programak exekutatzeko bereziki diseinatuak eta [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] ikerketara bideratuak.<ref name="Brookshear2019">J. G. Brookshear eta D. Brylow, ''Computer Science: An Overview'', 13. ed., Pearson, 2019.</ref> == VAX makinak == [[Fitxategi:VAX 11-780 intero.jpg|thumb|250px|eskuinera|VAX-11/780 sistema, Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak 1977an aurkeztutako lehen VAX eredua.]] VAX (Virtual Address eXtension) sistemak Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak garatu zituen, eta 1977an merkaturatu ziren PDP-11 familiaren ondorengo gisa.<ref name="VAXManual">Digital Equipment Corporation, ''VAX Architecture Reference Manual'', Digital Press, 1987.</ref> Haien berrikuntza nagusia [[w:Alegiazko memoria|memoria birtualaren]] erabilera izan zen; horri esker, aplikazio konplexuagoak exekutatu eta sistemaren baliabideak hobeto aprobetxa zitezkeen.<ref name="VAXManual" /> Gainera, [[w:Complex instruction set computing|CISC]] (Complex Instruction Set Computer) arkitektura erabiltzen zuten. Arkitektura hori hardwarean zuzenean eragiketa konplexuak egiteko gai den agindu-multzo zabal batean oinarritzen da.<ref name="Levy1989">H. M. Levy eta R. H. Eckhouse, ''Computer Programming and Architecture: The VAX'', Digital Press, 1989.</ref> VAX sistemak erabiltzaile eta prozesu anitz aldi berean kudeatzeko gaitasunagatik nabarmendu ziren, VMS sistema eragileari esker. Sistema horrek gero [[w:OpenVMS|OpenVMS]] izena hartu zuen, eta haren egonkortasunagatik eta segurtasunagatik ezaguna izan zen.<ref name="VAXManual" /> Ezaugarri horiek zirela eta, unibertsitateetan, ikerketa-zentroetan, ospitaleetan eta enpresa handietan oso erabiliak izan ziren. Beste abantaila garrantzitsu bat belaunaldi desberdinetako ekipoen arteko bateragarritasuna izan zen; horri esker, aurreko modeloetarako garatutako aplikazioak berrerabili zitezkeen.<ref name="Levy1989" /> 1980ko hamarkadaren amaieran, prozesadore indartsuagoek eta merkeagoek minikonputagailu espezializatuen beharra murriztu zuten. VAX sistemek pixkanaka protagonismoa galdu bazuten ere, erakunde askok urte luzez erabiltzen jarraitu zuten OpenVMS sistemaren fidagarritasunari esker.<ref name="Brookshear2019" /> == LISP makinak == [[Fitxategi:Symbolics3640.JPG|thumb|250px|eskuinera|Symbolics 3640 LISP makina, LISP lengoaian idatzitako programak exekutatzeko diseinatutako lan-estazioa.]] VAX makinen garaikideak dira LISP makinak. LISP programazio-lengoaiaren exekuzioa optimizatzeko sortu ziren. Lengoaia hori [[w:John McCarthy|John McCarthyk]] garatu zuen 1960an, adimen artifizialeko aplikazioetarako.<ref name="McCarthy1960">J. McCarthy, "Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I", ''Communications of the ACM'', 3(4), 184–195 or., 1960.</ref> [[w:Massachusetts Institute of Technology|MITeko]] ikertzaileak ohartu ziren arkitektura konbentzionalek LISP ez zutela modu eraginkorrean exekutatzen; horregatik, lengoaiaren oinarrizko eragiketetarako hardware-laguntza zuten konputagailuak diseinatu zituzten.<ref name="Moon1987">D. A. Moon, ''Architecture of the Symbolics 3600'', Symbolics Inc., 1987.</ref> Makina horiek listen manipulazioa zuzenean hardwarean inplementatzen zituzten, hala nola, datu-moten egiaztapen dinamikoa eta memoriako zabor-bilketa automatikoa. Horri esker, ohiko konputagailuek baino errendimendu handiagoa lortzen zuten aplikazio mota horietan.<ref name="Moon1987" /> Besteak beste, Symbolics, Lisp Machines Incorporated eta [[w:Texas Instruments|Texas Instruments]] enpresek merkaturatu zituzten sistema horiek 1980ko hamarkadan, eta [[w:Sistema aditu|sistema adituetan]], [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamenduan]] eta adimen artifizialeko beste hainbat arlotan erabili ziren.<ref name="Steele1990">G. L. Steele Jr., ''Common Lisp: The Language'', 2. ed., Digital Press, 1990.</ref> Beste berrikuntza garrantzitsu bat garapen-ingurune interaktiboa izan zen. Horri esker, programak editatu, exekutatu eta araztu zitezkeen exekuzioa eten gabe. Gainera, sistema eragilearen beraren zati handi bat LISP lengoaian idatzita zegoen, eta hardwarearen eta softwarearen arteko integrazio estua lortu zen.<ref name="Steele1990" /> Hala ere, makina horien kostu handiak eta ohiko lan-estazioen errendimenduaren hobekuntza azkarrak lehiakortasuna galtzea ekarri zieten LISP makinei. LISP lengoaiarekin lan egiteko konpiladore modernoek hardware estandarrean nahikoa errendimendu eskaintzen zutenez, LISP makinen gainbehera komertziala iritsi zen 1990eko hamarkadan.<ref name="Tanenbaum2013">A. S. Tanenbaum eta T. Austin, ''Structured Computer Organization'', 6. ed., Pearson, 2013.</ref> == Ondorioak == Oro har, VAX eta LISP makinak konputagailuen arkitekturaren bi ikuspegi desberdinen adibide dira. Lehenengoen helburua erabilera orokorrerako plataforma sendo eta moldakorra eskaintzea zen; bigarrenek, berriz, zeregin jakinetarako hardware espezializatua diseinatzearen abantailak erakutsi zituzten. Merkatuan jarraipenik izan ez bazuten ere, bi teknologiek eragin handia izan zuten sistema eragileen, prozesadoreen arkitekturen eta adimen artifizialaren garapenean, eta haien ekarpena gaur egungo informatikan ere nabaria da.<ref name="Brookshear2019" /> <gallery mode="packed" caption="VAX 11/750. [[w:Donostiako Informatika Fakultatea|Donostiako Informatika Fakultatea]]n (1988)"> Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 03.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 01.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 04.png|alt= </gallery> == Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995)== Donostiako Informatika Fakultatean lortu zen Symbolics [[w:Lisp makina|LISP makina]] tresna ezin hobea izan zen gutxienez sei doktore-tesi garatzeko. Sekulako inbertsioa izan zen, inoiz Fakultatean egin den inbertsioren handienetako bat, baina emaitza garrantzitsuak ere eman zituen. Mundu mailako [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] hasiera hartan, Fakultateko ikerkuntzaren hasiera hartan, funtsezko tresna izan zen LISP makina hura. Isabel Fernandez de Castrok, Arantza Díaz de Ilarrazak eta Maite Urretavizcayak egindako tesiak irakaskuntzarako sistema adituez aritu ziren,<ref>{{Erreferentzia|izena=María Isabel|abizena=Fernández de Castro|izenburua=Estrategias de enseñanza en un sistema inteligente de enseñanza asistida por ordenador|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ebf1f042999524bdf7a123e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Arantza|abizena=Díaz de Ilarraza Sánchez|izenburua=Gestión de diálogos en lenguaje natural para un sistema de enseñanza inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1990|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202222?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Maite|abizena=Urretavizcaya Loinaz|izenburua=Sistema para la detección, diagnóstico y corrección de errores en un sistema tutor inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1992|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202207?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> Xabier Artolak, Xabier Arregik eta Aitor Soroak egindakoak hizkuntzaren prozesamenduaz, bereziki hiztegi adimenduez,<ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Artola Zubillaga|izenburua=Hiztsua: hiztegi-sistema urgazle adimendunaren sorkuntza eta eraikuntza conception et construction d'un systeme intelligent d'aide dictionnariale (siad)|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1993|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f792999521315203b51?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Arregi Iparragirre|izenburua=Anhitz: sistema diccionarial multilingüe|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1995|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f65299952131520260f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Aitor|abizena=Soroa Etxabe|izenburua=Izaera heterogeneoko baliabide lexikalen integraziorako arkitektura baten proposamena. Datu integrazioaren arlotik egindako ekarpena|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=2004|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f62299952131520243f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> eta Javier Doladok egindakoa simulazioaz sistemetako dinamikan.<ref>{{Erreferentzia|izena=José Javier|abizena=Dolado Cosín|izenburua=Diseño de interface para la simulación cualitativa de modelos de dinámica de sistemas. Simulación cualitativa del modelo IS-LM|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f64299952131520257e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} mhdbjfdaydy6x6ru2rkg1cb06z0zwal 44211 44210 2026-09-05T18:11:04Z Inaki.alegria 1649 /* LISP makinak */ 44211 wikitext text/x-wiki 1970eko eta 1980ko hamarkadetan, informatikak bilakaera azkarra izan zuen hardwarearen eta softwarearen arkitektura berrien garapenari esker. Testuinguru horretan, helburu oso desberdinak zituzten bi konputagailu-familia sortu ziren: [[w:VAX|VAX]] makinak, erabilera orokorrerako eta errendimendu handiko sistemak izateko diseinatuak, eta [[w:Lisp makina|LISP makinak]], [[w:Lisp|LISP]] lengoaian idatzitako programak exekutatzeko bereziki diseinatuak eta [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] ikerketara bideratuak.<ref name="Brookshear2019">J. G. Brookshear eta D. Brylow, ''Computer Science: An Overview'', 13. ed., Pearson, 2019.</ref> == VAX makinak == [[Fitxategi:VAX 11-780 intero.jpg|thumb|250px|eskuinera|VAX-11/780 sistema, Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak 1977an aurkeztutako lehen VAX eredua.]] VAX (Virtual Address eXtension) sistemak Digital Equipment Corporation (DEC) enpresak garatu zituen, eta 1977an merkaturatu ziren PDP-11 familiaren ondorengo gisa.<ref name="VAXManual">Digital Equipment Corporation, ''VAX Architecture Reference Manual'', Digital Press, 1987.</ref> Haien berrikuntza nagusia [[w:Alegiazko memoria|memoria birtualaren]] erabilera izan zen; horri esker, aplikazio konplexuagoak exekutatu eta sistemaren baliabideak hobeto aprobetxa zitezkeen.<ref name="VAXManual" /> Gainera, [[w:Complex instruction set computing|CISC]] (Complex Instruction Set Computer) arkitektura erabiltzen zuten. Arkitektura hori hardwarean zuzenean eragiketa konplexuak egiteko gai den agindu-multzo zabal batean oinarritzen da.<ref name="Levy1989">H. M. Levy eta R. H. Eckhouse, ''Computer Programming and Architecture: The VAX'', Digital Press, 1989.</ref> VAX sistemak erabiltzaile eta prozesu anitz aldi berean kudeatzeko gaitasunagatik nabarmendu ziren, VMS sistema eragileari esker. Sistema horrek gero [[w:OpenVMS|OpenVMS]] izena hartu zuen, eta haren egonkortasunagatik eta segurtasunagatik ezaguna izan zen.<ref name="VAXManual" /> Ezaugarri horiek zirela eta, unibertsitateetan, ikerketa-zentroetan, ospitaleetan eta enpresa handietan oso erabiliak izan ziren. Beste abantaila garrantzitsu bat belaunaldi desberdinetako ekipoen arteko bateragarritasuna izan zen; horri esker, aurreko modeloetarako garatutako aplikazioak berrerabili zitezkeen.<ref name="Levy1989" /> 1980ko hamarkadaren amaieran, prozesadore indartsuagoek eta merkeagoek minikonputagailu espezializatuen beharra murriztu zuten. VAX sistemek pixkanaka protagonismoa galdu bazuten ere, erakunde askok urte luzez erabiltzen jarraitu zuten OpenVMS sistemaren fidagarritasunari esker.<ref name="Brookshear2019" /> == LISP makinak == [[Fitxategi:Symbolics3640 Modified.JPG|thumb|250px|eskuinera|Symbolics 3640 LISP makina, LISP lengoaian idatzitako programak exekutatzeko diseinatutako lan-estazioa.]] VAX makinen garaikideak dira LISP makinak. LISP programazio-lengoaiaren exekuzioa optimizatzeko sortu ziren. Lengoaia hori [[w:John McCarthy|John McCarthyk]] garatu zuen 1960an, adimen artifizialeko aplikazioetarako.<ref name="McCarthy1960">J. McCarthy, "Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I", ''Communications of the ACM'', 3(4), 184–195 or., 1960.</ref> [[w:Massachusetts Institute of Technology|MITeko]] ikertzaileak ohartu ziren arkitektura konbentzionalek LISP ez zutela modu eraginkorrean exekutatzen; horregatik, lengoaiaren oinarrizko eragiketetarako hardware-laguntza zuten konputagailuak diseinatu zituzten.<ref name="Moon1987">D. A. Moon, ''Architecture of the Symbolics 3600'', Symbolics Inc., 1987.</ref> Makina horiek listen manipulazioa zuzenean hardwarean inplementatzen zituzten, hala nola, datu-moten egiaztapen dinamikoa eta memoriako zabor-bilketa automatikoa. Horri esker, ohiko konputagailuek baino errendimendu handiagoa lortzen zuten aplikazio mota horietan.<ref name="Moon1987" /> Besteak beste, Symbolics, Lisp Machines Incorporated eta [[w:Texas Instruments|Texas Instruments]] enpresek merkaturatu zituzten sistema horiek 1980ko hamarkadan, eta [[w:Sistema aditu|sistema adituetan]], [[w:Hizkuntzaren prozesamendu|hizkuntzaren prozesamenduan]] eta adimen artifizialeko beste hainbat arlotan erabili ziren.<ref name="Steele1990">G. L. Steele Jr., ''Common Lisp: The Language'', 2. ed., Digital Press, 1990.</ref> Beste berrikuntza garrantzitsu bat garapen-ingurune interaktiboa izan zen. Horri esker, programak editatu, exekutatu eta araztu zitezkeen exekuzioa eten gabe. Gainera, sistema eragilearen beraren zati handi bat LISP lengoaian idatzita zegoen, eta hardwarearen eta softwarearen arteko integrazio estua lortu zen.<ref name="Steele1990" /> Hala ere, makina horien kostu handiak eta ohiko lan-estazioen errendimenduaren hobekuntza azkarrak lehiakortasuna galtzea ekarri zieten LISP makinei. LISP lengoaiarekin lan egiteko konpiladore modernoek hardware estandarrean nahikoa errendimendu eskaintzen zutenez, LISP makinen gainbehera komertziala iritsi zen 1990eko hamarkadan.<ref name="Tanenbaum2013">A. S. Tanenbaum eta T. Austin, ''Structured Computer Organization'', 6. ed., Pearson, 2013.</ref> == Ondorioak == Oro har, VAX eta LISP makinak konputagailuen arkitekturaren bi ikuspegi desberdinen adibide dira. Lehenengoen helburua erabilera orokorrerako plataforma sendo eta moldakorra eskaintzea zen; bigarrenek, berriz, zeregin jakinetarako hardware espezializatua diseinatzearen abantailak erakutsi zituzten. Merkatuan jarraipenik izan ez bazuten ere, bi teknologiek eragin handia izan zuten sistema eragileen, prozesadoreen arkitekturen eta adimen artifizialaren garapenean, eta haien ekarpena gaur egungo informatikan ere nabaria da.<ref name="Brookshear2019" /> <gallery mode="packed" caption="VAX 11/750. [[w:Donostiako Informatika Fakultatea|Donostiako Informatika Fakultatea]]n (1988)"> Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 03.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 01.png|alt= Fitxategi:VAX 11-750 Donostiako Informatika Fakultatea 1988 04.png|alt= </gallery> == Testu ebakia: Lisp makina eta fakultateko tesiak (1985-1995)== Donostiako Informatika Fakultatean lortu zen Symbolics [[w:Lisp makina|LISP makina]] tresna ezin hobea izan zen gutxienez sei doktore-tesi garatzeko. Sekulako inbertsioa izan zen, inoiz Fakultatean egin den inbertsioren handienetako bat, baina emaitza garrantzitsuak ere eman zituen. Mundu mailako [[w:Adimen artifizial|adimen artifizialaren]] hasiera hartan, Fakultateko ikerkuntzaren hasiera hartan, funtsezko tresna izan zen LISP makina hura. Isabel Fernandez de Castrok, Arantza Díaz de Ilarrazak eta Maite Urretavizcayak egindako tesiak irakaskuntzarako sistema adituez aritu ziren,<ref>{{Erreferentzia|izena=María Isabel|abizena=Fernández de Castro|izenburua=Estrategias de enseñanza en un sistema inteligente de enseñanza asistida por ordenador|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ebf1f042999524bdf7a123e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Arantza|abizena=Díaz de Ilarraza Sánchez|izenburua=Gestión de diálogos en lenguaje natural para un sistema de enseñanza inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1990|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202222?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Maite|abizena=Urretavizcaya Loinaz|izenburua=Sistema para la detección, diagnóstico y corrección de errores en un sistema tutor inteligente|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1992|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f602999521315202207?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> Xabier Artolak, Xabier Arregik eta Aitor Soroak egindakoak hizkuntzaren prozesamenduaz, bereziki hiztegi adimenduez,<ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Artola Zubillaga|izenburua=Hiztsua: hiztegi-sistema urgazle adimendunaren sorkuntza eta eraikuntza conception et construction d'un systeme intelligent d'aide dictionnariale (siad)|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1993|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f792999521315203b51?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Xabier|abizena=Arregi Iparragirre|izenburua=Anhitz: sistema diccionarial multilingüe|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1995|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f65299952131520260f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref><ref>{{Erreferentzia|izena=Aitor|abizena=Soroa Etxabe|izenburua=Izaera heterogeneoko baliabide lexikalen integraziorako arkitektura baten proposamena. Datu integrazioaren arlotik egindako ekarpena|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=2004|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f62299952131520243f?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> eta Javier Doladok egindakoa simulazioaz sistemetako dinamikan.<ref>{{Erreferentzia|izena=José Javier|abizena=Dolado Cosín|izenburua=Diseño de interface para la simulación cualitativa de modelos de dinámica de sistemas. Simulación cualitativa del modelo IS-LM|argitaletxea=Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea|data=1989|url=https://ekoizpen-zientifikoa.ehu.eus/documentos/5ecb7f64299952131520257e?lang=eu|sartze-data=2026-08-06}}</ref> == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} rw1ev7n31pj922wuw1hu6tl1ndhdirx 0 7365 44212 44200 2026-09-05T18:30:53Z Inaki.alegria 1649 /* Mugak eta bilakaera */ 44212 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== == Erreferentziak == 8z6iotd8dqauwi2rykcbvy4qt40u2gi 44213 44212 2026-09-05T18:53:24Z Inaki.alegria 1649 /* Garrantzia */ 44213 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Goibista izenekoa, geroagoko Eleka bilatzailearen aurrekaria izan zena. * Yahoo: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== == Erreferentziak == 0qzj2bl022j0irs038qh51iui5yl411 44214 44213 2026-09-05T19:06:21Z Inaki.alegria 1649 /* Historia eta garrantzia */ 44214 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo!|Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== == Erreferentziak == mdjvgt6tdl7vn9ofg8picclapxcfxd2 44215 44214 2026-09-05T19:08:08Z Inaki.alegria 1649 44215 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== == Erreferentziak == 4yzmcqq86v5ny4y1sqif80wfqyaztaa 44216 44215 2026-09-05T19:35:22Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: SEO estrategiak */ 44216 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== Search Engine Optimization (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “bilaketa eragileen optimizazioa” edo “webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/ Googleren nagusitasunarekin bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezkoa bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzetan agertzeko, ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak gertatzen dira. Gainera, ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira: https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/ * Estekak kanpotik eta kanpora * Gako-hitzak txertatzea * Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea * Irudiak optimizatzea * Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurrekoa egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe, eta honek krisia eragin du SEO tekniketan. == Erreferentziak == kkzuai7lzrm81kh9vm6v4pfs2c9rlfg 44217 44216 2026-09-05T19:38:39Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: SEO estrategiak */ 44217 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== Search Engine Optimization (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “bilaketa eragileen optimizazioa” edo “webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta.<ref>{{Erreferentzia|izena=Marta|abizena=Goikolea|izenburua=SEO euskaraz .eus domeinuetarako weba bilaketa optimizazioa. Aurreko kontzeptuak|hizkuntza=eu|data=2017-01-13|url=https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-09-05}}</ref> Googleren nagusitasunarekin bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezkoa bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzetan agertzeko, ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak gertatzen dira. Gainera, ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira:<ref>{{Erreferentzia|abizena=Azkue|izenburua=“SEO On Page” hobetzeko zenbait aholku|hizkuntza=eu|url=https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/|aldizkaria=AZKUE|sartze-data=2026-09-05}}</ref> <nowiki>*</nowiki> Estekak kanpotik eta kanpora <nowiki>*</nowiki> Gako-hitzak txertatzea <nowiki>*</nowiki> Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea <nowiki>*</nowiki> Irudiak optimizatzea <nowiki>*</nowiki> Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurrekoa egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe, eta honek krisia eragin du SEO tekniketan. == Erreferentziak == rbz8l6p4zoivgp9poe7d86a3gbnburz 44218 44217 2026-09-05T19:39:56Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: SEO estrategiak */ 44218 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== Search Engine Optimization (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “bilaketa eragileen optimizazioa” edo “webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta.<ref>{{Erreferentzia|izena=Marta|abizena=Goikolea|izenburua=SEO euskaraz .eus domeinuetarako weba bilaketa optimizazioa. Aurreko kontzeptuak|hizkuntza=eu|data=2017-01-13|url=https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-09-05}}</ref> Googleren nagusitasunarekin bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezkoa bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzetan agertzeko, ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak gertatzen dira. Gainera, ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira:<ref>{{Erreferentzia|abizena=Azkue|izenburua=“SEO On Page” hobetzeko zenbait aholku|hizkuntza=eu|url=https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/|aldizkaria=AZKUE|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * Estekak kanpotik eta kanpora * Gako-hitzak txertatzea * Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea * Irudiak optimizatzea * Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurrekoa egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe, eta honek krisia eragin du SEO tekniketan. == Erreferentziak == dmcphu5pxhbvfvizrfjqnmbt7hk560d 44219 44218 2026-09-05T19:42:22Z Inaki.alegria 1649 44219 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== [[Fitxategi:Demystifying Search Engine Optimization -viz notes- -wcyvr (8084222814).jpg|thumb|right|300px|SEO desmitifikatzen.]] Search Engine Optimization (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “bilaketa eragileen optimizazioa” edo “webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta.<ref>{{Erreferentzia|izena=Marta|abizena=Goikolea|izenburua=SEO euskaraz .eus domeinuetarako weba bilaketa optimizazioa. Aurreko kontzeptuak|hizkuntza=eu|data=2017-01-13|url=https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-09-05}}</ref> Googleren nagusitasunarekin bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezkoa bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzetan agertzeko, ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak gertatzen dira. Gainera, ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira:<ref>{{Erreferentzia|abizena=Azkue|izenburua=“SEO On Page” hobetzeko zenbait aholku|hizkuntza=eu|url=https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/|aldizkaria=AZKUE|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * Estekak kanpotik eta kanpora * Gako-hitzak txertatzea * Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea * Irudiak optimizatzea * Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurrekoa egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe, eta honek krisia eragin du SEO tekniketan. == Erreferentziak == 3w5tg7fqlikx15ni0pn6q3if6t0g0iq 44220 44219 2026-09-05T19:45:05Z Inaki.alegria 1649 /* Testu ebakia: SEO estrategiak */ 44220 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. PageRank informatikan oso ezaguna bihurtu zen, eskala handiko sare bateko elementuen garrantzia automatikoki neurtzeko aukera erakutsi zuelako. Gainera, beste esparru batzuetan ere erabili da, besteak beste, sare sozialen analisian, argitalpen zientifikoen aipamen-sareetan eta sare konplexuetako nodo garrantzitsuen identifikazioan. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== [[Fitxategi:Demystifying Search Engine Optimization -viz notes- -wcyvr (8084222814).jpg|thumb|right|300px|SEO desmitifikatzen.]] Search Engine Optimization (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “bilaketa eragileen optimizazioa” edo “webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta.<ref>{{Erreferentzia|izena=Marta|abizena=Goikolea|izenburua=SEO euskaraz .eus domeinuetarako weba bilaketa optimizazioa. Aurreko kontzeptuak|hizkuntza=eu|data=2017-01-13|url=https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-09-05}}</ref> Googleren nagusitasunarekin bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezkoa bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzetan agertzeko, ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak gertatzen dira. Gainera, ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira:<ref>{{Erreferentzia|abizena=Azkue|izenburua=“SEO On Page” hobetzeko zenbait aholku|hizkuntza=eu|url=https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/|aldizkaria=AZKUE|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * Estekak kanpotik eta kanpora * Gako-hitzak txertatzea * Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea * Irudiak optimizatzea * Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurrekoa egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe, eta honek krisia eragin du SEO tekniketan. == Erreferentziak == qqdtx9567eelot9fx6lzwcgnnmioms9 44221 44220 2026-09-05T19:45:38Z Inaki.alegria 1649 /* Historia eta garrantzia */ 44221 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|PageRank balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. Larry Page-k eta Sergey Brin-ek garatu zuten Stanford Unibertsitatean, 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta Google-ren lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia da orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daitekeela, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea grafo zuzendu baten bidez adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. A web-orriak B web-orrirako esteka badu, A nodotik B nodorako ertz zuzendua dago. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzaile-aren eredua'' da. Eredu horren arabera, erabiltzaile hipotetiko batek web-orri batetik beste batera egiten du jauzi, gehienetan uneko orrian dagoen esteka bati jarraituz. Probabilitate txiki batekin, ordea, webeko beste edozein orri hautatzen du zuzenean. Denbora luzean nabigatu ondoren, erabiltzailea orri jakin batean egoteko probabilitateak orri horren PageRank balioa adierazten du. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketa-emaitzak ordenatzeko, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarriagoak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. Googlek, bere PageRank algoritmo eta sarea eskaneatzeko robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik bazeuden berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * Altavista: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzena, fidagarria edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horien ondorioz, bilatzaileek spam-aren aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== [[Fitxategi:Demystifying Search Engine Optimization -viz notes- -wcyvr (8084222814).jpg|thumb|right|300px|SEO desmitifikatzen.]] Search Engine Optimization (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “bilaketa eragileen optimizazioa” edo “webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta.<ref>{{Erreferentzia|izena=Marta|abizena=Goikolea|izenburua=SEO euskaraz .eus domeinuetarako weba bilaketa optimizazioa. Aurreko kontzeptuak|hizkuntza=eu|data=2017-01-13|url=https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-09-05}}</ref> Googleren nagusitasunarekin bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezkoa bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzetan agertzeko, ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak gertatzen dira. Gainera, ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira:<ref>{{Erreferentzia|abizena=Azkue|izenburua=“SEO On Page” hobetzeko zenbait aholku|hizkuntza=eu|url=https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/|aldizkaria=AZKUE|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * Estekak kanpotik eta kanpora * Gako-hitzak txertatzea * Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea * Irudiak optimizatzea * Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurrekoa egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe, eta honek krisia eragin du SEO tekniketan. == Erreferentziak == ar2lzn2pe81uj5yx7298j0gygmj8mg3 44222 44221 2026-09-05T21:48:33Z Ksarasola 1603 DIF50 wikiliburutik. Iñaki Alegria 44222 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|'''PageRank''' balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. [[w:Larry Page|Larry Page-k]] eta [[w:Sergey Brin|Sergey Brin-ek]] garatu zuten [[w:Stanford Unibertsitatea|Stanford Unibertsitatean]], 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta [[w:Google|Google-ren]] lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia hau da: orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daiteke, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea [[Matematika_Diskretua/Grafoak#5.2_Definizioak|grafo zuzendu]] bat gisa adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. ''A'' web-orriak ''B'' web-orrirako esteka badu, ''A'' nodotik ''B'' nodorako ertz zuzendua dagoela suposatzen da. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzailearen eredua'' da. Horrela, webgune batek 0.15-eko PageRank balioa badu, horrek esan nahi du %15-eko probabilitatea duela erabiltzaile batek webgune horretara ailegatzeko, beti uneko orrian ausaz klikatuz nabigatzen badu. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketaren emaitzak ordenatzeko orduan, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarrienak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. Googlek, bere PageRank algoritmoarekin eta sarea eskaneatzeko bere robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik baziren berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * [[w:AltaVista|Altavista]]: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es-ES|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[w:Yahoo!|Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzen, fidagarri edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horiek ekiditearren, bilatzaileek [[w:Zabor-posta|spam-aren]] aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== [[Fitxategi:Demystifying Search Engine Optimization -viz notes- -wcyvr (8084222814).jpg|thumb|right|300px|SEO desmitifikatzen.]] [[w:Web posizionamendu|Search Engine Optimization]] (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “Bilaketa eragileen optimizazioa” edo “Webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta.<ref>{{Erreferentzia|izena=Marta|abizena=Goikolea|izenburua=SEO euskaraz .eus domeinuetarako weba bilaketa optimizazioa. Aurreko kontzeptuak|hizkuntza=eu|data=2017-01-13|url=https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-09-05}}</ref> Web-bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezko bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzen artean agertzeko ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu egin dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak izaten dira. Gainera, aldaketa horiek ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira:<ref>{{Erreferentzia|abizena=Azkue|izenburua=“SEO On Page” hobetzeko zenbait aholku|hizkuntza=eu|url=https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/|aldizkaria=AZKUE|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * Estekak kanpotik eta kanpora * Gako-hitzak txertatzea * Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea * Irudiak optimizatzea * Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurreko puntuak egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe ("Zero Click Result"), eta honek krisia eragin du SEO tekniketan.<ref>{{Erreferentzia|izenburua=Zero-click result|hizkuntza=en|data=2026-08-31|url=https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Zero-click_result&oldid=1372455438|aldizkaria=Ingelesezko Wikipedia|sartze-data=2026-09-05|encyclopedia=Wikipedia}}</ref> == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} b3rimvsy1doktwzzphxkkjppaexk116 44223 44222 2026-09-06T08:42:43Z Ksarasola 1603 44223 wikitext text/x-wiki [[Fitxategi:PageRanks-Example.svg|thumb|right|300px|'''PageRank''' balioen adibidea. Zirkuluen tamainak web-orri bakoitzaren PageRank balioa adierazten du, eta geziek orrien arteko estekak.]] '''PageRank''' web-orrien garrantzi erlatiboa neurtzeko algoritmo bat da. [[w:Larry Page|Larry Page-k]] eta [[w:Sergey Brin|Sergey Brin-ek]] garatu zuten [[w:Stanford Unibertsitatea|Stanford Unibertsitatean]], 1990eko hamarkadaren amaieran <ref>Page, L.; Brin, S.; Motwani, R.; Winograd, T. ''The PageRank Citation Ranking: Bringing Order to the Web''.</ref>, eta [[w:Google|Google-ren]] lehen bilatzailearen oinarrizko osagaietako bat izan zen.<ref>Brin, S.; Page, L. ''The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine'', 1998.</ref> Algoritmoaren ideia nagusia hau da: orri baterako esteka haren garrantziaren adierazle gisa interpreta daiteke, eta esteka horren pisua jatorrizko orriaren garrantziaren araberakoa dela. == Funtzionamendua == PageRank algoritmoak sarea [[Matematika_Diskretua/Grafoak#5.2_Definizioak|grafo zuzendu]] bat gisa adierazten du. Grafo horretan, web-orriak nodoak dira, eta orri batetik beste batera doazen estekak, berriz, ertzak. ''A'' web-orriak ''B'' web-orrirako esteka badu, ''A'' nodotik ''B'' nodorako ertz zuzendua dagoela suposatzen da. Algoritmoak PageRank balio bat esleitzen dio web-orri bakoitzari. Balio horrek orriak webeko esteken egituraren barruan duen garrantzi erlatiboa adierazten du: zenbat eta PageRank balio handiagoa izan, orduan eta garrantzitsuagotzat jotzen du algoritmoak orri hori. Balioa ez da jasotako esteka kopuruaren araberakoa soilik, esteka horiek zein orritatik datozen ere kontuan hartzen baita. Horrela, algoritmoak ez die pisu bera ematen esteka guztiei. PageRank handia duen orri batetik datorren estekak ekarpen handiagoa egiten du PageRank txikia duen orri batetik datorrenak baino. Era berean, orri baten ekarpena haren irteerako esteka guztien artean banatzen da. Beraz, zenbat eta esteka gehiago izan orri batek, orduan eta txikiagoa da esteka bakoitzaren bidez transmititzen duen balioa. PageRank interpretatzeko ohiko moduetako bat ''ausazko nabigatzailearen eredua'' da. Horrela, webgune batek 0.15-eko PageRank balioa badu, horrek esan nahi du %15-eko probabilitatea duela erabiltzaile batek webgune horretara ailegatzeko, beti uneko orrian ausaz klikatuz nabigatzen badu. == Historia eta garrantzia == PageRank-en ekarpen nagusietako bat web-eko esteken egitura informazio-iturri gisa erabiltzea izan zen. Horrela, web-orri baten edukia aztertzeaz gain, beste orriekin zituen harremanak ere erabil zitezkeen haren garrantzia estimatzeko. Algoritmoa Google-ren lehen bilatzailearen osagai nagusietako bat izan zen. Bilaketaren emaitzak ordenatzeko orduan, PageRank-en bidez kalkulatutako garrantzia beste informazio mota batzuekin konbina zitekeen, hala nola erabiltzailearen kontsultaren eta web-orriaren edukiaren arteko erlazioarekin. Horrek emaitza erabilgarrienak lehen postuetan kokatzen lagundu zuen. Googlek, bere PageRank algoritmoarekin eta sarea eskaneatzeko bere robotarekin, iraultza eragin zuen Internet munduan. Hala ere, aurretik baziren berritzaile eta arrakastatsuak izan ziren hainbat bilaketa-sistema: * [[w:AltaVista|Altavista]]: 1995ean sortu zen Palo Alton eta lehen testu bidezko bilatzaile boolearra izan zen. Arrakasta handia izan zuen, orriak indexatzeko zuen robot ahaltsua zela eta. Euskararako baliokide bat sortu zen Fakultatean, Gain izenekoa, geroagoko [[Elebila]] bilatzailearen aurrekaria izan zena.<ref>{{Erreferentzia|izena=Ibon|abizena=Aizpurua|izenburua=GaIn: un buscador Internet/Intranet avanzado para textos en euskera.|hizkuntza=es|abizena2=Alegria|abizena3=Ezeiza|izena2=Iñaki|izena3=Nerea|data=2000|url=http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/article/view/3463|aldizkaria=Procesamiento del Lenguaje Natural|alea=0|zenbakia=26|issn=1989-7553|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * [[w:Yahoo!|Yahoo]]: Munduan gehien hedatu zen web ataria. Web-orriak indexatuta agertzen ziren gaien arabera, informazioaren bilaketa erraztuz. Webaren tamaina handitu ahala kontzeptua bazterrean joan zen geratzen, eta Yahoo oso eragin handiko enpresa izatetik ia desagertzera pasa zen. DMOZ izeneko alternatiba libre bat zuen. == Mugak eta bilakaera == PageRank-ek web-orri baten garrantzi estrukturala neurtzen du, baina balio altuak ez du berez bermatzen bertako edukia zuzen, fidagarri edo kalitate handikoa denik. Gainera, esteka gutxi jasotzen dituzten orri berriek balio txikiagoa izan dezakete, nahiz eta eduki baliotsua eskaini. PageRank-ek bilaketa-emaitzetan zuen eragina ezaguna egin ahala, algoritmoa manipulatzeko teknikak ere garatu ziren. Horien artean esteken erosketa eta esteka artifizialen sareak sortzea zeuden. Praktika horiek ekiditearren, bilatzaileek [[w:Zabor-posta|spam-aren]] aurkako mekanismoak eta esteken kalitatea ebaluatzeko metodo osagarriak garatu zituzten. Gaur egungo bilatzaileek ehunka seinale eta sistema erabiltzen dituzte emaitzak ordenatzeko. PageRank-en printzipioek oraindik ere eragina dute esteken analisiaren esparruan, baina algoritmoa ez da bilaketa-emaitzen ordena zehazten duen faktore bakarra.<ref>Google Search Central, ''A guide to Google Search ranking systems''.</ref> Haren garrantzi historikoa, batez ere, webaren egitura bera informazioa antolatzeko eta web-orrien arteko garrantzi erlatiboa kalkulatzeko erabiltzean datza. ==Testu ebakia: SEO estrategiak== [[Fitxategi:Demystifying Search Engine Optimization -viz notes- -wcyvr (8084222814).jpg|thumb|right|300px|SEO desmitifikatzen.]] [[w:Web posizionamendu|Search Engine Optimization]] (SEO) izena “Posizionamendua bilatzaileetan”, “Bilaketa eragileen optimizazioa” edo “Webguneen optimizazioa” kontzeptuekin dago lotuta.<ref>{{Erreferentzia|izena=Marta|abizena=Goikolea|izenburua=SEO euskaraz .eus domeinuetarako weba bilaketa optimizazioa. Aurreko kontzeptuak|hizkuntza=eu|data=2017-01-13|url=https://www.sarean.eus/seo-euskaraz-eus-domeinuetarako-weba-bilaketa-optimizazioa-aurreko-kontzeptuak/|aldizkaria=Sarean .eus|sartze-data=2026-09-05}}</ref> Web-bilatzaileetan, eta bereziki Googlen, ondo posizionatuta egotea funtsezko bihurtu da webgunean saldu edo informazio hedatu nahi duten enpresa eta erakundeentzat. Webguneetara iristen diren bisitetako portzentaje handi bat Googletik dator eta bilatzaileak aurkezten dituen lehen emaitzen artean agertzeko ordaindu nahi ez bada, SEO teknikak erabili ohi dira. PageRank algoritmoarekin SEO lana erraza zen, kanpoko guneetatik esteka asko lortu behar ziren gurera, kalitate/garrantzi handiko guneetatik ahal zela, eta orritik bertatik estekatu ezaugarri berdinetako guneetara. Denborarekin gauzak korapilatu egin dira, SEOren izenean iruzurrak egin direlako, eta ondorioz Googleren algoritmoan etengabeko aldaketak izaten dira. Gainera, aldaketa horiek ez dira publikoak. Oro har, SEO egoki baterako jarraitu beharreko printzipioak hauek dira:<ref>{{Erreferentzia|abizena=Azkue|izenburua=“SEO On Page” hobetzeko zenbait aholku|hizkuntza=eu|url=https://azkuefundazioa.eus/seo-on-page-hobetzeko-zenbait-aholku/|aldizkaria=AZKUE|sartze-data=2026-09-05}}</ref> * Estekak kanpotik eta kanpora * Gako-hitzak txertatzea * Metadesdeskribapenak eta izenburuak jartzea * Irudiak optimizatzea * Erabiltzaileen profila ondo definitzea eta aurreko puntuak egokitzea horretara Adimen artifizial sortzailearekin Interneteko trafikoa asko aldatzen ari da. Gero eta erabiltzaile gehiagok informazioa bilatu, konparatu eta erabakiak hartzen dituzte webgune batera sartu gabe ("Zero Click Result"), eta honek krisia eragin du SEO tekniketan.<ref>{{Erreferentzia|izenburua=Zero-click result|hizkuntza=en|data=2026-08-31|url=https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Zero-click_result&oldid=1372455438|aldizkaria=Ingelesezko Wikipedia|sartze-data=2026-09-05|encyclopedia=Wikipedia}}</ref> == Erreferentziak == {{erreferentzia zerrenda}} 94i9fmzdpq24tcuqlisq0l9yswi20ij