Iskanje po repozitoriju

A+ | A- | | SLO | ENG

Opis: Magistrska naloga obravnava razvoj specializiranega velikega jezikovnega modela za slovenščino, namenjenega celoviti analizi medijskih besedil. V ospredju je izziv obvladovanja dezinformacij, pristranskosti in polarizacije medijskega prostora, ki zahteva napredna orodja za podporo medijski pismenosti in preverjanju dejstev. Razvita rešitev združuje večopravilno arhitekturo, ki omogoča sočasno izvajanje štirih ključnih nalog: tematsko kategorizacijo, analizo sentimenta, zaznavanje politične pristranskosti ter ocenjevanje verodostojnosti virov. V raziskavi je bil zbran in anotiran obsežen korpus slovenskih medijskih besedil, ki je služil kot učna zbirka za prilagoditev (fine-tuning) obstoječega transformacijskega modela GaMS-9B-Instruct. Nastali model, poimenovan »Klasifikacijski model za medijsko analizo« (KMMA), uporablja večglavo arhitekturo, kjer skupna jedrna plast deli predstavitve med nalogami, izhodne plasti pa so specializirane za posamezne analize. Tak pristop omogoča prenos znanja med nalogami in povečuje robustnost klasifikacije. Rezultati evalvacije na ločenem testnem naboru 518 člankov so pokazali izrazito prednost KMMA v primerjavi z odprtokodnim modelom Qwen2.5-7B-Instruct in osnovnim GaMS-9B-Instruct. Povprečna natančnost našega modela presega 90 %, pri čemer dosega uravnotežene metrike makro-F1 za vse razrede. Pri tematski kategorizaciji je natančnost dosegla 93,6 %, pri analizi sentimenta 85,1 %, pri detekciji politične pristranskosti skoraj 89 %, pri oceni verodostojnosti pa 88 %. V nasprotju z obema primerjalnima modeloma KMMA uspešno prepoznava tudi redkejše razrede in ne favorizira večinskih. Na koncu lahko sklenemo, da je naloga uspešno dosegla zastavljene cilje. Razviti model predstavlja prvo večopravilno rešitev v slovenskem jeziku, ki omogoča zanesljivo in razložljivo analizo medijskih vsebin ter pomembno prispeva k razvoju digitalnih orodij za spremljanje kakovosti in objektivnosti slovenskega medijskega prostora.
Ključne besede: veliki jezikovni modeli, umetna inteligenca, analiza, klasifikacija, slovenski medijski prostor
Objavljeno v ReVIS: 14.01.2026; Ogledov: 258; Prenosov: 8
Celotno besedilo (1,78 MB)

Opis: Na svetu je veliko naravnih razmer, kot so potresi, cunamiji, poplave in žled, ki povzročajo nesreče večjega obsega. Informacije o takšnih dogodkih zbirajo sistemi javne varnosti za klic v sili 112. Ključno vprašanje v okviru podane naloge je vnaprejšnja klasifikacija dohodnih klicev na klic v sili 112. Medtem ko napovedovanje dohodnih klicev v Sloveniji temelji na povprečnem in največjem številu dohodnih klicev, je vsebina doktorske disertacije povezana z zagotavljanjem bolj dinamičnega, inteligentnejšega in na umetni inteligenci utemeljenega napovedovanja števila dohodnih klicev na sistem javne varnosti, ki je ovrednoteno za Ljubljano in Slovenijo z upoštevanjem vseh dohodnih klicev na sistem za klic v sili 112. Narejena je primerjava petih različnih metod klasifikacije za mesto Ljubljana in celotno Slovenijo. Skupaj je uporabljenih 20 atributov za Ljubljano ter 176 atributov za Slovenijo. Število dohodnih klicev se razdeli v dva velikostna razreda, to sta razreda regularni in alarm, ter v štiri velikostne razrede, kjer se razred regularni dodatno razdeli še na razrede majhen, normalen in povečan. Podatki so zbrani na dnevni osnovi za dve časovni obdobji, označeni kot prvo (za leta 2013–2016) in drugo (za leto 2018). Za klasifikacijo so uporabljene metode Naive Bayes, SVM, AdaBoostM1, J48 ter Random Forest, in sicer po kvartalih ter za celotno opazovano obdobje. Rezultati ovrednotenja kažejo, da je najboljša metoda Random Forest, dobre rezultate pa izkazujejo tudi metode J48, Naive Bayes, AdaBoostM1 in SVM. V najboljšem klasifikacijskem primeru s podatki za Slovenijo in metodo Random Forest z dvema razredoma je bila dosežena točnost 94,6 % za celotno obdobje in 98,1 % po kvartalih ter za štiri razrede dosežena točnost 69,2 % za celotno obdobje in 82,5 % po kvartalih. Na osnovi rezultatov ovrednotenja so podani dodatni predlogi, kako pristopiti k napovedovanju števila dohodnih klicev za različne primere. Podani rezultati in predlogi v okviru doktorskega dela so korak naprej v smeri napovedovanja dohodnih klicev. S tem je možno izboljšati zavedanje situacije v kontrolnih sobah, kar vključuje tako dinamiko klicev kot tudi vnaprejšnjo pripravljenost različnih služb na izjemne dogodke.
Ključne besede: javna varnost, 112, pametno mesto, varno mesto, klasifikacija, internet stvari (IoT), doktorska disertacija
Objavljeno v ReVIS: 18.06.2021; Ogledov: 4150; Prenosov: 165
Celotno besedilo (5,56 MB)

Ključne besede: naravne nesreče, zakonodaja, klasifikacija, pomoč, podnebne spremembe, regionalni vidik, Slovenija, Hrvaška, magistrske naloge
Objavljeno v ReVIS: 29.01.2019; Ogledov: 3519; Prenosov: 122
Celotno besedilo (5,37 MB)

Opis: Novo obetavno poglavje v letalstvu se je odprlo z razvojem daljinsko vodenih brezpilotnih zrakoplovnih sistemov. Brezpilotni zrakoplovi oziroma sistemi predstavljajo danes novo vejo v letalstvu, ki ustvarja nove potenciale in lahko opravlja naloge, ki jih zrakoplovi s posadko ne morejo izvesti zaradi varnosti ali drugih monetarnih vzrokov. Brezpilotni letalski sistemi, ki jih trenutno uporablja predvsem vojska, so zanimivi tudi za različne civilne namene, kot so kontrole državnih meja, gašenje požarov, nadzor cestnega prometa in nadzorovanje onesnaževanja. Zato države Evropske unije, mednarodne organizacije in industrija že delujejo v smislu definiranja in integracije brezpilotnih letalskih sistemov v zračni prostor. Integracija teh sistemov v zračni prostor poteka postopno, skladno z načrtom Evropske usmerjevalne skupine za to področje. Njihova integracija ne sme vplivati na obstoječe uporabnike zračnega prostora, ne sme biti ogrožena ali zmanjšana varnost v zraku, ne sme vplivati ali spreminjati postopkov kontrole zračnega prometa in ne bodo zahtevali ali potrebovali nobene dodatne ali obvezne opreme zaradi integracije daljinsko vodenih brezpilotnih zrakoplovnih sistemov v letalstvo. To magistrsko delo preučuje sprejete strategije, načrte Evropske unije, mednarodnih organizacij in primerjalno-pravne vidike ter teoretična spoznanja glede integracije brezpilotnih letalskih sistemov v zračni prostor. To se dogaja z namenom identifikacije optimalne ureditve upravljanja in letenja brezpilotnih zrakoplovov v zračnem prostoru Republike Slovenije, zlasti pa možnosti in morebitne ovire za integracijo brezpilotnih letalskih sistemov v kontroliran zračni prostor.
Ključne besede: brezpilotna letala, brezpilotni zrakoplovi, droni, zračni prostor, brezpilotni sistemi, klasifikacija zračnega prostora, kontrola zračnega prometa, Slovenija, Evropska unija, magistrske naloge
Objavljeno v ReVIS: 24.08.2017; Ogledov: 5677; Prenosov: 249
Celotno besedilo (2,71 MB)