<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Samodejno postavljanje naglasnih znamenj slovenskim besedilom</dc:title><dc:creator>Kranjčec,	Matjaž	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Marolt,	Matija	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>naglaševanje besedil</dc:subject><dc:subject>besedni naglas</dc:subject><dc:subject>naglasna znamenja</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>govorni signal</dc:subject><dc:subject>akustične značilke</dc:subject><dc:subject>Sloleks</dc:subject><dc:subject>CLASSLA-Stanza</dc:subject><dc:description>V nalogi raziščemo samodejno naglaševanje besed v slovenskih besedilih, saj
zaradi prostega besednega naglasa naglasnega mesta v slovenščini običajno
ni mogoče zanesljivo določiti zgolj iz zapisa, obstoječi viri pa so vsebinsko
pomanjkljivi ali premajhni. Zato postavimo cevovod za samodejno naglaševanje, ki temelji na leksikonu Sloleks in orodju CLASSLA-Stanza ter učinkovito
naglasi več kot 90 % besed v transkripcijah raznolikega govora, ima pa še
težave predvsem pri redkejših in tujih besedah ter enakopisnicah, saj pomena
ne razlikuje. Z njim zgrajeno množico naglašenih besed in pripadajočih izgovorjav smo uporabili za treniranje klasifikatorja XGBoost za razpoznavo
naglašenosti samoglasnikov: izključno akustične značilke dosežejo točnost
62 %, poln nabor značilk pa točnost 89,5 %, kar kaže na resničen, a razmeroma
šibek napovedni signal akustičnih značilk. Na naših podatkih smo preverili
tudi model za hrvaški jezik. Ta napoveduje mesto naglasa iz izgovorjave
in doseže točnost 67,7 %, ki pada z naraščajočim številom samoglasnikov v
besedi.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-09-01 13:25:17</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>186430</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 38847</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 289688067</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
