1. EuskarazkoziberhedabideetakoHTML dokumentuentaxonomiabaterakoproposamena MKM 2010

3. Aurrekarien azterketa AA

4. Taxonomiaren proposamena TPMemoria aplikatua MA - Aplikazioaren bideragarritasuna AB

5. Memoria teorikoa MT

6. Ikerketarenoinarriak MT IO

8. corpusgintza

9. euskarazko sarea

10. e-testugintzaMT IO

11. Zergatikgaihori? MT IO

12. Informazioasailkatzekosistemak Sailkapena: dokumentua dagokion kategoria edo atalean ezartzeko sistema. Indexazioa: dokumentuari bere edukia islatuko duten gaikako deskribatzaileak ezartzeko sistema. MT IO

13. Sailkapena UDC DDC Pribatuak MT IO

14. Indexazioa Tesauroa Taxonomia Folksonomia MT IO

15. Xedea eta helburuak Ziberhedabideetako HTML dokumentuen taxonomia sistema baterako proposamena egitea. Sareko testuak definitzea. Sailkapena egiteko sistema egokiena hautatzea. Corpus bat egiteko lagina zehaztea. Dimentsio anitzeko analisiaren aldagaiak ezartzea. MT IO

16. Sarekotestuakdefinitzea MT IO HTML dokumentuak izatea.

18. Web guneen barne antolamenduaren oinarria da.

19. Dimentsio anitzeko analisia ahalbidetzen du.MT IO

21. Laugarrena gune publikoa da.MT IO

23. Funtzioa

24. Edukia

25. Testuingurua

26. EgituraMT IO

27. Aurrekarienazterketa MT AA

28. Aurrekarienazterketa MT AA Indexaziomotak eta taxonomiarenhautaketa. MD analisirakoaldagaiak. Aurrekariesanguratsuenak. EuskalHerrikoaurrekariak.

29. Indexaziomotak MT AA

30. Folksonomia Volk + taxonomia: indexaziosoziala. Folksonomiaestua: erabiltzailebakarra. Folksonomiazabala: erabiltzaileugari. MT AA

31. Taxonomia vs. Folksonomia MT AA

32. MD analisirakoaldagaiak MT AA

33. Aurrekariesanguratsuenak “Towards a taxonomy of web registers and text types: a multidimensional analysis”, BiberBiber eta JerryKurjian. “GenreClassificationof Web Pages”, SvenMeyer zu Eissen eta BennoStein. “Multiple sets of features for automatic genre classification of web documents”, Chul Su Lim, Kong JooLee eta Gil ChangKim. “Taxonomías para la categorización y organización de la informaciónenlossitios web”, Miguel RodopiCentelles. “Appliedgenreanalysis: a multi-perspectivemodel”, Vijay K Bathia. MT AA

35. Argudiozko edo pertsuasiozko testuak

36. Aholku testuak eta iragarki bideratuak

38. Euren lau dimentsioak apalegiak dira taxonomia baterako; oso baliagarriak dira egin zuten konparaketa lanerako, baina ziberhedabideetako HTML dokumentuak sailkatzekogalbahe zabalegia dira.MT AA

39. MT AA

40. EuskalHerrikoaurrekariak MT AA Euskara sareko 40. hizkuntza da. Prest proiektua:profesionalen berariazko komunikazio-gaitasunaren garapenari etengabe laguntzeko baliabide telematikoa.

41. Taxonomiarenproposamena MT TP

42. Dokumentua MT TP

43. Edukia MT TP

44. Gaia MT TP

45. Testuingurua MT TP

46. Solaskidetza MT TP

48. Ezin da bermatuhizkuntzarenkalitateaziurtatzekoneurriakdaudenikkasuguztietan.

49. Google akatsbilatzekomakina izan daiteke.MT TP

50. MT TP

51. Funtzioa MT TP

52. Funtzioa MT TP

53. Memoria aplikatua MA

54. Aplikazioarenbideragarritasuna MA AB