Prepoznavanje odnosa do tematik v srbskem parlamentarnem govoruRajović, Anđela (Avtor) Robnik Šikonja, Marko (Mentor) prepoznavanje stališčveliki jezikovni modeliparlamentarni govorRazumevanje parlamentarnega govora in širših političnih razprav je ključno za razumevanje političnih procesov in odločitev, ki vplivajo na družbo. Naloga obravnava problem strojne identifikacije in analize stališč poslancev in strank do različnih tematik s trirazredno klasifikacijo: ''za'', "proti", in "nevtralno". Analiza zajema primerjave stališč v srbskem parlamentu. Za analizo smo uporabili nabor ročno označenih podatkov, ki vsebuje 1019 učnih primerov. Ovrednotili smo več jezikovnih modelov, kot so XML-RoBERTa, BERTić, POLITICS, YugoGPT in Llama-3.1, ter primerjali njihove rezultate. Analiza potrjuje splošno znanje o političnih strankah in njihovih usmeritvah ter prikazujejo zmogljivost velikih jezikovnih modelov za analizo velikih zbirk besedil.20242024-09-11 11:15:07Diplomsko delo/naloga161459VisID: 37382COBISS_ID: 212592131sl