Uporaba razlag v velikih jezikovnih modelih za prepoznavanje sarkazma v slovenščiniJug, Gašper (Avtor) Robnik Šikonja, Marko (Mentor) obdelava naravnega jezikajezikovni modeliprepoznavanje sarkazmaStrojna obdelava naravnega jezika je v zadnjih letih zelo napredovala. Pomemben del je tudi zaznavanje sarkazma, ki nam omogoča boljše razumevanje sentimenta besedil. Problem strojnega zaznavanja sarkazma v slovenščini je malo raziskan. V tej nalogi raziščemo zaznavanje sarkazma v slovenščini s pomočjo enojezičnih slovenskih (SloBERTa) in večjezičnih (Llama3 8B in GPT-4o) velikih jezikovnih modelov. Uporabili smo množici Reddit komentarjev in naslovov člankov v angleščini, ki smo ju najprej strojno prevedli v slovenščino. Uporabili smo prilagajanje modelov in gradnjo ukaznih pozivov in preverili njihovo uspešnost zaznave sarkazma. Uspešnost modelov smo poskusili izboljšati z dodajanjem razlag primerom. Najboljše rezultate smo dosegli s prilagajanjem modelov z modelom Llama3 8B, sledil pa mu je model SloBERTa. Rezultati modela GPT-4o z gradnjo ukaznega poziva so bili nekoliko slabši. Z dodajanjem razlag smo jih opazno izboljšali, vendar pa niso presegli prilagojenih modelov. Rezultati modela Llama3 8B z gradnjo ukaznega poziva so bili komaj kaj boljši od naključnega ugibanja, z dodajanjem razlag pa smo dosegli minimalne izboljšave.20242024-11-19 16:15:02Diplomsko delo/naloga164985sl