Avtomatsko zaznavanje sarkazma v slovenskih besedilih različnih tematikKRANJEC, MATEJ (Avtor) Robnik Šikonja, Marko (Mentor) klasifikacijaveliki jezikovni modelisarkazemmodeliranje tematikSarkazem je jezikovni pojav, pri katerem pomen besedila izraža nasproten sentiment od dobesednega. Razumevanje sarkazma bi izboljšalo klasifikacijo sentimenta v besedilih. V magistrski nalogi smo na slovenščino prenesli metode za zaznavanje sarkazma v angleščini. Uporabili smo označeni učni množici News Headlines Dataset in SARC v angleščini, ju strojno prevedli najprej z javno dostopnim modelom, nato pa prevode pregledali in pridobili boljše s storitvijo ChatGPT. Prilagodili smo vnaprej naučene velike jezikovne modele na osnovi transformerjev SloBERTa, SloT5, mT5 in Llama 3 ter primerjali njihovo delovanje. Ugotovili smo, da se modeli v približno 20% primerov zmotijo pri klasifikaciji sarkazma. Najboljši model, Llama 3, smo uporabili za analizo dela korpusa novic. Obravnavane novice smo razdelili po tematikah in ugotovili razlike v zastopanosti sarkazma med njimi. Napovedi modela so bile v večini primerov lažno pozitivne, razen v člankih s področja politike in kriptovalut. V teh tematikah je bil sarkazem tudi najbolje zastopan.20242024-11-21 09:00:02Magistrsko delo/naloga165017VisID: 37021COBISS_ID: 217193219sl