<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=106122"><dc:title>Uporaba globokih nevronskih mrež za ločevanje avtomatsko generiranih in ročno napisanih člankov</dc:title><dc:creator>STOPINŠEK,	AMON	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kononenko,	Igor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>globoke nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>klasifikacija besedil</dc:subject><dc:subject>procesiranje naravnega jezika</dc:subject><dc:description>V diplomskem delu se ukvarjamo s klasifikacijo besedil na problemu ločevanja člankov, ki jih je napisal človek, od člankov, ki jih je napisal stroj. Na problemu smo preizkusili različne arhitekture konvolucijskih in rekurenčnih globokih nevronskih mrež ter različne predstavitve besedil. Modele smo testirali na podatkovni zbirki ročno napisanih in generiranih člankov o hujšanju. Najboljše rezultate smo dosegli z uporabo arhitekture BLSTM z besednimi vložitvami word2vec. S tem modelom smo dosegli 96,71% klasifikacijsko točnost na testni podatkovni množici na ročno napisanih člankih, 100% klasifikacijsko točnost na člankih, generiranih s slabim modelom in 97,41% klasifikacijsko točnost na člankih, generiranih z dobrim modelom.</dc:description><dc:date>2019</dc:date><dc:date>2019-01-30 10:40:03</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>106122</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>