<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=81518"><dc:title>Primerjava metod jezikovnih tehnologij za odkrivanje lažnih novic</dc:title><dc:creator>Lovrenčič,	Nejc	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Bošković,	Borko	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Brest,	Janez	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>jezikovne tehnologije</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>lažne novice</dc:subject><dc:subject>klasifikacija besedila</dc:subject><dc:description>Socialna omrežja in tradicionalni viri novic imajo velik vpliv na razmišljanje ter dejanja posameznikov v družbi. Napačna ali izmišljena dejstva in lažne novice lahko zato povzročijo veliko škodo. V sklopu magistrskega dela smo primerjali metode Naivni Bayes, logistično regresijo, nevronsko mrežo z dolgim kratkoročnim spominom in graf konvolucijsko nevronsko mrežo za odkrivanje lažnih novic. S preučitvijo sorodne literature in primerjavo metod smo ugotovili, da je težko prepoznati lažne novice zgolj s klasifikacijo besedila. Pri klasifikaciji novic na dva razreda se je najbolje izkazal logistična regresija, pri klasifikaciji na šest razredov pa nevronska mreža LSTM.</dc:description><dc:publisher>[N. Lovrenčič]</dc:publisher><dc:date>2022</dc:date><dc:date>2022-04-07 12:16:53</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>81518</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>