20.500.12556/RUL-161459 Prepoznavanje odnosa do tematik v srbskem parlamentarnem govoru Stance detection in Serbian parliamentary speech Razumevanje 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. Understanding parliamentary discourse and broader political debates is essential for comprehending the political processes and decisions that impact society. The thesis addresses the challenge of machine learning-based identification and analysis of the stances of parliament members and their parties on various topics using a three-class classification: 'for,' 'against,' and 'neutral.' The analysis includes comparisons of stances in the Serbian parliament. We utilized a manually annotated dataset containing 1,019 examples for the analysis. We evaluated several language models, such as XML-RoBERTa, BERTić, POLITICS, YugoGPT, and Llama-3.1, and compared their performance. Our findings confirm the general knowledge of political parties and their orientations, demonstrating the capability of large language models to analyze large datasets. prepoznavanje stališč veliki jezikovni modeli parlamentarni govor stance detection large language models parliament speech true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2024-09-11 11:15:07 2024-09-11 11:15:13 2024-10-23 08:52:34 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37382 212592131 Rajovic_Andela_-_Prepoznavanje_odnosa_do_tematik_v_srbskem_parlamentarnem_govoru.pdf Rajovic_Andela_-_Prepoznavanje_odnosa_do_tematik_v_srbskem_parlamentarnem_govoru.pdf 1 8475E377174F2DE9EF9F7732E2BABF09 be11ee168842ff556476b9a5340d8c4ab490db15d18d250b5dafd59feb36657a 4c5fcb27-701e-11ef-b232-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=190393 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0