Detekcija političnega prepričanja v novicah z uporabo velikih jezikovnih modelovPotočnik, Aljaž (Avtor) Robnik Šikonja, Marko (Mentor) Obdelava naravnega jezikadetekcija pristranskostimodel BERTvečjezikovni modelimedjezikovni prenosCroSloEngualBERTSloBERTaV diplomskem delu analiziramo pristranskost slovenskih novičarskih medijev do politično-ideoloških tem ter oseb, ki se pogosto pojavljajo v njih. Članke želimo klasificirati v razrede (proti, za, ni) glede na pristranskost oziroma naklonjenost avtorja neki temi ali osebi. Detekcija pristranskosti v slovenskem jeziku še ni rešena, saj ne obstaja podatkovna množica za ta problem. Za učenje naših modelov smo uporabili javno dostopno označeno učno množico objav na omrežju Twitter. Uporabili smo angleško in prevedeno slovensko verzijo te učne množice. Sami smo za evalvacijo označili 150 slovenskih člankov. Preizkusimo dva klasifikacijska modela, ki temeljita na modelu BERT, SloBERTa in CroSloEngualBERT. Poizkusi kažejo precejšnje razlike med tematikami. Večina modelov najbolje napoveduje na celotnih člankih. Najboljše rezultate smo dobili na tematiki feminizem z mero F1 enako 0,58 najslabše pa na tematiki ateizem z mero F1 enako 0,33.20232023-02-01 16:20:00Diplomsko delo/naloga144133sl