<?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=116665"><dc:title>Medjezikovni prenos napovednih modelov za sovražni govor</dc:title><dc:creator>Pečovnik,	Žan	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Robnik Šikonja,	Marko	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Ljubešić,	Nikola	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>sovražni govor</dc:subject><dc:subject>model BERT</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>medjezikovni prenos</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>obdelava naravnega jezika.</dc:subject><dc:description>Z razvojem družbenih omrežij je narasla pogostost sovražnega govora v upo-
rabniških vsebinah. Osredotočili se bomo na dve trenutno najbolj aktualni
temi, LGBT in migrante. Za napovedovanje sovražnega govora bomo upo-
rabili nevronsko mrežo BERT in naredili primerjavo med večjezikovnim mo-
delom, ki je naučen na 104 različnih jezikih ter trojezikovnim modelom, ki je
naučen na slovenščini, hrvaščini in angleščini. Ugotovili smo, da trojezikovni
model za približno 5% natančneje napoveduje sovražni govor na jeziku, na
katerem je bil model tudi naučen. Večjezikovni model, brez ali z dodatnim
učenjem, natančneje kot trojezikovni model napoveduje sovražni govor na
jezikih, na katerem prvotno model ni bil naučen. To kaže na boljši medjezi-
kovni prenos večjezikovnega napovednega modela.</dc:description><dc:date>2020</dc:date><dc:date>2020-06-01 23:30:01</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>116665</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
